Word2Vec詞向量
在許多自然語言處理任務中，許多單詞表達是由他們的tf-idf分數決定的。即使這些分數告訴我們一個單詞在一個文本中的相對重要性，但是他們並沒有告訴我們單詞的語義。Word2Vec是一類神經網絡模型——在給定無標簽的語料庫的情況下，為語料庫的單詞產生一個能表達語義的向量。 word2vec ...
原文：word2vec生成詞向量原理
假設每個詞對應一個詞向量，假設： 兩個詞的相似度正比於對應詞向量的乘積。即： sim v ,v v cdot v 。即點乘原則 多個詞 v sim v n 組成的一個上下文用 C 來表示，其中 C sum i n v i 。 frac C C 稱作上下文C的中心向量。即加和原則 在上下文 C 中出現單詞 A 的概率正比於能量因子 e E A,C ,where E A cdot C 。即能量法則 可 ...
2014-11-07 14:07 0 2909 推薦指數：
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