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：從ngram到BOW到Word2Vec
自然語言處理是一個歷史悠久的方向，個人目前研究不深，所以本文以我個人的思路展開，具體內容大部分摘抄自其他大佬們的博客，其中主要摘抄自 目錄 NLP的基本問題 NGram NGram, Gram, Gram NGram距離 NGram應用 詞向量 神經網絡語言模型 Neural Network Language Model,NNLM Word Vec: CBoW 與 Skip gram Model ...
2019-04-22 21:14 0 1585 推薦指數：
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