word2vec參數
架構：skip-gram（慢、對罕見字有利）vs CBOW（快） · 訓練算法：分層softmax（對罕見字有利）vs 負采樣（對常見詞和低緯向量有利） 負例采樣准確率提高，速度會慢，不使用negative sampling的word2vec本身非常快 ...
原文：word2vec參數調整 及lda調參
一 word vec調參 . word vec train resultbig.txt output vectors.bin cbow size window negative hs sample e threads binary 一般來說，比較喜歡用cbow ， 因為模型中cbow有向量相加的運算。 保留意見 cbow 表示不使用cbow模型，默認為Skip Gram模型 size表示詞向量維 ...
2016-05-24 10:20 0 5013 推薦指數：
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