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 ...
原文：詞嵌入、word2vec
詞匯表使用one hot編碼，一個詞在一列向量里只有一個位置是 ，其他位置為 ，缺點是浪費空間，而且看不出各個單詞之間的關系。 詞嵌入用一個高維向量表示一個單詞，意思相近的詞的詞嵌入比較接近，泛化能力強。 高維空間不好表示，t SNe算法可將高維空間映射為二維空間。apple與orange挨得較近。 學習詞嵌入通常會考察很大文本集，幾十億單詞很常見。可以下載詞嵌入矩陣，用於自己訓練集很小的模型作 ...
2019-08-31 21:42 0 475 推薦指數：
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Word2Vec詞向量
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基於word2vec訓練詞向量(一)
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word2vec生成詞向量原理
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