本節課繼續講授word2vec模型的算法細節，並介紹了一種新的基於共現矩陣的詞向量模型——GloVe模型。最后，本節課重點介紹了word2vec模型評估的兩種方式。 Skip-gram模型 上節課 ...

本文是在上文自然語言處理——詞的表示基礎上，引入一個更先進的詞向量模型GloVe。然后介紹如何內在和外在地評估詞向量。 1 Global Vectors for Word Representatio ...

一、詞匯表征 首先回顧一下之前介紹的單詞表示方法，即one hot表示法。 如下圖示，“Man”這個單詞可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot。其他單詞同理。 但是這樣 ...

I. 復習word2vec的核心思路 1. Skip-gram 模型示意圖： 2.word vectors的隨機梯度 假設語料庫中有這樣一行句子： I love deep learning ...

本節講深度學習用於文本和序列 用於處理序列的兩種基本的深度學習算法分別是循環神經網絡（recurrent neural network）和一維卷積神經網絡（1D convnet） 與其他所有神經網絡 ...