word2vec
自然语言处理预训练——词嵌入(word2vec)
自然语言是用来表达人脑思维的复杂系统。 在这个系统中，词是意义的基本单元。顾名思义， 词向量是用于表示单词意义的向量， 并且还可以被认为是单词的特征向量或表示。 将单词映射到实向量的技术称为词嵌入。 近年来，词嵌入逐渐成为自然语言处理的基础知识。 为何独热向量是一个糟糕的选择？ 自监督的word2v ......
CS224n笔记：word2vec(1)
目录离散语义 (discrete)：分布语义 (distribute)：tokens、types分布的语言模型（distributional language model）：词嵌入模型Word2VecObjective func (目标函数)Loss func (损失函数)P(O|C) 和 Soft ......
Gensim库的使用——Word2vec模型
Word2vec源码 Word2vec论文 Word2Vec原理参考 Gensim库的使用——Word2vec模型 pip install gensim https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/tencent-ailab-embedding-zh-d100- ......
how word2vec works
这篇文章很好，介绍了how word2vec works. https://gist.github.com/aparrish/2f562e3737544cf29aaf1af30362f469 非常棒的一篇文章，作者介绍了vector如何计算的，也介绍了几个常用的库，这些库可以用来得到vectors， ......
Word2vec
https://blog.csdn.net/weixin_43301333/article/details/104861975 GOOD https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/102708459 https://blog.csdn.net/we ......
词袋模型、word2vec
Bag-of-words模型，BOW模型（词袋模型）假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个词汇的出现都是独立的，不依赖于其它词汇是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。 基于词袋模型的文本离散化 ......
学习笔记412—词向量【Word2Vec】
Word2Vec Word2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。 简述 我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是 ......
深度学习| word2vec
word2vec 单词向量化表示 word2vec 下分为两个模型CBOW与Skip-gram ，分别包含Hierarchical Softmax和 Negative Sampling两个方法； 1. 连续词袋模型（CBOW）与跳字模型（Skip-gram） 单词W; 词典D = {W1, W2, ......