tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数，下面分析其源代码。 1 上下文代码 loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights ...

word2vec简介 word2vec是把一个词转换为向量，变为一个数值型的数据。 主要包括两个思想：分词和负采样 使用gensim库——这个库里封装好了word2vector模型，然后用它训练一个非常庞大的数据量。 自然语言处理的应用 拼写检查——P(fiften minutes ...

　　有感于最近接触到的一些关于深度学习的知识，遂打算找个东西来加深理解。首选的就是以前有过接触，且火爆程度非同一般的word2vec。严格来说，word2vec的三层模型还不能算是完整意义上的深度学习，本人确实也是学术能力有限，就以此为例子，打算更全面的了解一下这个工具。在此期间，参考 ...

一、Word2vec word2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。 此外，它能让我们使用向量算法来处 ...

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word2vec word2vec是Google在2013年推出的一个工具。word2vec通过训练，可以将所有的词向量化，这样就可以定量的去度量词与词之间的关系，挖掘词之间的联系；同时还可以将词向量输入到各种RNN网络中进一步处理。因此，word2vec 输出的词向量可以被用来做 ...

　 　　　架构：skip-gram（慢、对罕见字有利）vs CBOW（快） · 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利） 　　负例采样准确率提高，速度会慢，不使用negative sampling的word2vec本身非常快 ...

原理 word2vec的大概思想是，认为，距离越近的词，相关性就越高，越能够表征这个词。所以，只需要把所有的条件概率\(P(w_{t+j}|w_t)\)最大化，这样就能够得到一个很好的用来表征词语之间关系的模型了。 最大化的方法就是使用最大似然估计，构建损失函数，然后使用梯度下降进行优化 ...