word2vec 中的數學原理詳解
word2vec 是 Google 於 2013 年開源推出的一個用於獲取 word vector 的工具包，它簡單、高效，因此引起了很多人的關注。由於 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在兩篇相關的論文 [3,4] 中並沒有談及太多算法細節，因而在一定程度上增加了 ...
原文：word2vec 中的數學原理詳解 筆記
word vec 中的數學原理詳解 為什么使用對數似然函數作為損失函數 解釋： 對數損失函數 與 極大似然估計下的對數似然函數 在本質上是等價的 自然語言處理中最重要的一個技術就是統計語言模型 統計語言模型是用來確定一個句子的概率的概率模型，常用的包括：n gram 模型和神經網絡 n gram模型本質上認為下一個詞的概率依賴於前面n 個詞 於是需要根據語料庫，進行詞頻統計 考慮到特殊情況，需要 ...
2018-01-18 12:46 0 1637 推薦指數：
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Word2Vec原理詳解
轉載自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61635013 一、什么是Word2Vec Word2Vec是google在2013年推出的一個NLP工具，它的特點是能夠將單詞轉化為向量來表示，這樣詞與詞之間就可以定量的去度量他們之間的關系，挖掘詞之間的聯系。用詞向量 ...
word2vec原理及gensim中word2vec的使用
目錄 概述 word2vec原理 CBOW模型 Skip-gram模型 gensim中word2vec的使用 參考 概述 在NLP中，對於一個詞，我們用一個詞向量來表示，最常見的一個方式是one hot ...
word2vec詳解
原理 word2vec的大概思想是，認為，距離越近的詞，相關性就越高，越能夠表征這個詞。所以，只需要把所有的條件概率\(P(w_{t+j}|w_t)\)最大化，這樣就能夠得到一個很好的用來表征詞語之間關系的模型了。 最大化的方法就是使用最大似然估計，構建損失函數，然后使用梯度下降進行優化 ...
word2vec原理與代碼
目錄 前言 CBOW模型與Skip-gram模型 基於Hierarchical Softmax框架的CBOW模型 基於Negative Sampling框架的CBOW模型 負采樣算法 結巴分詞 word2vec 前言 ...
Word2Vec原理及代碼
一、Word2Vec簡介 Word2Vec 是 Google 於 2013 年開源推出的一款將詞表征為實數值向量的高效工具，采用的模型有CBOW（Continuous Bag-Of-Words，連續的詞袋模型）和Skip-gram兩種。Word2Vec通過訓練，可以把對文本內容的處理簡化為K ...
word2vec原理淺析
1.word2vec簡介 word2vec，即詞向量，就是一個詞用一個向量來表示。是2013年Google提出的。word2vec工具主要包含兩個模型：跳字模型（skip-gram）和連續詞袋模型（continuous bag of words，簡稱CBOW），以及兩種高效訓練的方法：負采樣 ...