word2vec和one-hot
相比與bow(bag of word)，兩個都是特征的降維， bow 每個詞是一個文檔向量中的一維 而one-hot是一個詞本身是一個向量(一維是1，其他是0)，不同詞之間的區別是1的位置不同，但是1的位置不表示實際意義 而word2vec中，每個詞用一個實數向量表示，語義相近的詞的向量夾角 ...
原文：詞向量(one-hot/SVD/NNLM/Word2Vec/GloVe)
目錄 詞向量簡介 基於one hot編碼的詞向量方法 統計語言模型 從分布式表征到SVD分解 分布式表征 Distribution 奇異值分解 SVD 基於SVD的詞向量方法 神經網絡語言模型 Neural Network Language Model Word Vec 兩個模型 CBoW Continues Bag of Words Model Skip gram 兩個提速手段 層次Softm ...
2019-09-29 15:18 0 2718 推薦指數：
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