詞向量表示：word2vec與詞嵌入
在NLP任務中，訓練數據一般是一句話（中文或英文），輸入序列數據的每一步是一個字母。我們需要對數據進行的預處理是：先對這些字母使用獨熱編碼再把它輸入到RNN中，如字母a表示為(1, 0, 0, 0, …,0)，字母b表示為(0, 1, 0, 0, …, 0)。如果只考慮小寫字母a~z ...
原文：高級詞向量表示
本文是在上文自然語言處理 詞的表示基礎上，引入一個更先進的詞向量模型GloVe。然后介紹如何內在和外在地評估詞向量。 Global Vectors for Word Representation GloVe . 和先前方法的比較 上文介紹了兩類獲取詞向量的方法。第一類基於計數和矩陣分解，比如潛在語義分析 Latent Semantic Analysis，LSA 語義存儲模型 Hyperspace ...
2018-06-06 15:52 0 2617 推薦指數：
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