cbow與skip-gram
場景：上次回答word2vec相關的問題，回答的是先驗概率和后驗概率，沒有回答到關鍵點。 詞袋模型（Bag of Words, BOW）與詞向量（Word Embedding）模型 詞袋模型 ...
原文：【原創】關於skip-gram的個人理解
skip gram的關鍵術語與詳細解釋： 語料 所有句子文檔 當然會出現大量重復的單詞 詞典 可用V維的onehot編碼來表示 語料中出現的所有單詞的集合 去除了重復詞 窗口大小 上下文詞語數量m 即指定中心詞后我們關注的上下文數量定為該中心詞前m個詞和后m個詞 一共 m個上下文詞 。 詞典中心詞向量矩陣 下圖d V維的W矩陣 通俗來說詞典中心詞向量矩陣是由詞典中的一個單詞的詞向量組合而成的 每 ...
2018-12-05 14:47 1 3134 推薦指數：
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