在外網發現一篇把word2vec的hierarchical softmax優化講得比較好的博客，詳見：http://building-babylon.net/2017/08/01/hierarchical-softmax/ 總結： 1、層次化softmax是為了解決用softmax進行V分類時 ...

之前寫了對word2vec的一些簡單理解，實踐過程中需要對其參數有較深的了解： class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count ...

word2vec簡介 word2vec是把一個詞轉換為向量，變為一個數值型的數據。 主要包括兩個思想：分詞和負采樣 使用gensim庫——這個庫里封裝好了word2vector模型，然后用它訓練一個非常龐大的數據量。 自然語言處理的應用 拼寫檢查——P(fiften minutes ...

　　有感於最近接觸到的一些關於深度學習的知識，遂打算找個東西來加深理解。首選的就是以前有過接觸，且火爆程度非同一般的word2vec。嚴格來說，word2vec的三層模型還不能算是完整意義上的深度學習，本人確實也是學術能力有限，就以此為例子，打算更全面的了解一下這個工具。在此期間，參考 ...

一、Word2vec word2vec是Google與2013年開源推出的一個用於獲取word vecter的工具包，利用神經網絡為單詞尋找一個連續向量看空間中的表示。word2vec是將單詞轉換為向量的算法，該算法使得具有相似含義的單詞表示為相互靠近的向量。 此外，它能讓我們使用向量算法來處 ...

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word2vec word2vec是Google在2013年推出的一個工具。word2vec通過訓練，可以將所有的詞向量化，這樣就可以定量的去度量詞與詞之間的關系，挖掘詞之間的聯系；同時還可以將詞向量輸入到各種RNN網絡中進一步處理。因此，word2vec 輸出的詞向量可以被用來做 ...

　 　　　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 ...