word2vec 和 doc2vec 词向量表示
Word2Vec 词向量的稠密表达形式（无标签语料库训练） Word2vec中要到两个重要的模型，CBOW连续词袋模型和Skip-gram模型。两个模型都包含三层：输入层，投影层，输出层。 1.Skip-Gram神经网络模型（跳过一些词） skip-gram模型的输入是一个单词wI ...
原文：词向量表示：word2vec与词嵌入
在NLP任务中，训练数据一般是一句话 中文或英文 ，输入序列数据的每一步是一个字母。我们需要对数据进行的预处理是：先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中，如字母a表示为 , , , , , ，字母b表示为 , , , , , 。如果只考虑小写字母a z，那么每一步输入的向量的长度是 。如果一句话有 个单词，我们需要使用 , 维度的独热编码表示每一个单词。 缺点： 每一步输入的向量维数会非常 ...
2020-04-25 15:28 0 1422 推荐指数：
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