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：word2vec 和 doc2vec 詞向量表示
Word Vec 詞向量的稠密表達形式 無標簽語料庫訓練 Word vec中要到兩個重要的模型，CBOW連續詞袋模型和Skip gram模型。兩個模型都包含三層：輸入層，投影層，輸出層。 .Skip Gram神經網絡模型 跳過一些詞 skip gram模型的輸入是一個單詞wI，它的輸出是wI的上下文wO, ,...,wO,C，上下文的窗口大小為C。舉個例子，這里有個句子 I drive my ca ...
2018-09-06 21:42 0 1486 推薦指數：
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