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：Python Word2Vec參數內容
用gensim函數庫訓練Word Vec模型有很多配置參數。這里對gensim文檔的Word Vec函數的參數說明進行翻譯。 class gensim.models.word vec.Word Vec sentences None,size ,alpha . ,window , min count , max vocab size None, sample . ,seed , workers ,m ...
2018-03-20 11:48 0 2182 推薦指數：
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