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[Ref2]，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[Ref1]，創新在於把單詞分解成字符結構 ...
原文：無所不能的Embedding7 - 探索通用文本表達[FastSent/InferSent/GenSen/USE]
在 章我們討論過用skip thought，quick thought任務來進行通用文本向量提取，當時就有一個疑問為什么用Bookcorpus這種連續文本，通過預測前一個和后一個句子的方式得到的文本向量，能在下游任務里取得比較好的效果呢 這一章我們來聊聊都有哪些SOTA通用文本框架，或許直接使用它們的場景已經不多，但你依舊能在各個前沿方法中看到它們的影子。我們會主要聊聊以下內容 通用性：為啥需要通 ...
2021-02-24 08:46 0 275 推薦指數：
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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 ...
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