神經網絡中embedding層作用——本質就是word2vec，數據降維，同時可以很方便計算同義詞（各個word之間的距離），底層實現是2-gram（詞頻）+神經網絡
Embedding tflearn.layers.embedding_ops.embedding (incoming, input_dim, output_dim, validate_indices ...
原文：2-gram分詞
和前一篇介紹的最大概率分詞比較， gram分詞也是一種最大概率分詞，只不過在計算一個詞概率的時候，它不光考慮自己，還會考慮它的前驅。 我們需要兩個字典。第一個字典記錄詞 w i 出現的頻次，第二個字典記錄詞對兒 lt w j,w i gt 共同出現的頻次。有這兩份字典，我們就可以計算出條件概率 p w i w j p w i,w j p w j 。 為了直觀表示計算過程，我們還是構建出一個圖出來。 ...
2016-11-13 17:47 0 2499 推薦指數：
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