無所不能的Embedding1 - 詞向量三巨頭之Word2vec模型詳解&代碼實現
word2vec是google 2013年提出的，從大規模語料中訓練詞向量的模型，在許多場景中都有應用，信息提取相似度計算等等。也是從word2vec開始，embedding在各個領域的應用開始流行，所以拿word2vec來作為開篇再合適不過了。本文希望可以較全面的給出Word2vec從模型結構 ...
原文：無所不能的Embedding2 - 詞向量三巨頭之FastText詳解
Fasttext是FaceBook開源的文本分類和詞向量訓練庫。最初看其他教程看的我十分迷惑，咋的一會ngram是字符一會ngram又變成了單詞，最后發現其實是兩個模型，一個是文本分類模型 Ref ，表現不是最好的但勝在結構簡單高效，另一個用於詞向量訓練 Ref ，創新在於把單詞分解成字符結構，可以infer訓練集外的單詞。這里拿quora的詞分類數據集嘗試了下Fasttext在文本分類的效果, ...
2020-09-05 14:22 0 1173 推薦指數：
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