自然語言處理之word2vec
在word2vec出現之前，自然語言處理經常把字詞轉為one-hot編碼類型的詞向量，這種方式雖然非常簡單易懂，但是數據稀疏性非常高，維度很多，很容易造成維度災難，尤其是在深度學習中；其次這種詞向量中任意兩個詞之間都是孤立的，存在語義鴻溝（這樣就不能體現詞與詞之間的關系）而有Hinton大神 ...
原文：自然語言處理詞向量模型-word2vec
自然語言處理與深度學習： 語言模型： N gram模型： N Gram模型：在自然語言里有一個模型叫做n gram，表示文字或語言中的n個連續的單詞組成序列。在進行自然語言分析時，使用n gram或者尋找常用詞組，可以很容易的把一句話分解成若干個文字片段 詞向量： 神經網絡模型： 注：初始化向量，可以先隨機初始化。 傳統神經神經網絡只需要優化輸入層與隱層，隱層與輸出層之間的參數。 神經網絡模型的優 ...
2018-07-07 23:11 4 4314 推薦指數：
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