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 ...

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 ...

2013年，Google開源了一款用於詞向量計算的工具——word2vec，引起了工業界和學術界的關注。首先，word2vec可以在百萬數量級的詞典和上億的數據集上進行高效地訓練；其次，該工具得到的訓練結果——詞向量（word embedding），可以很好地度量詞與詞之間的相似性。隨着深度學習 ...

word2vec是Google在2013年開源的一款將詞表征為實數值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words，連續詞袋模型)和Skip-Gram兩種模型. 模型原理 為了便於 ...

此代碼為Google tensorflow例子代碼，可在github找到 (word2vec_basic.py) 　　關於word2vec的介紹，之前也整理了一篇文章，感興趣的朋友可以去看下，示例代碼是skip-gram的訓練方式，這里簡單概括一下訓練的數據怎么來的：比如，有這么一句話“喜歡寫 ...

基於word2vec的文檔向量模型的應用 word2vec的原理以及訓練過程具體細節就不介紹了，推薦兩篇文檔：《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的數學》。 在《word2vec中的數學》中談到了訓練語言模型的一些方法 ...