[深度學習]-全面瞭解Word2Vec(詳細)(NNLP->CBOW&skip-gram->hierarchical softmax&Negative sampling)

Word2Vec 顧名思義,就是將word轉化成向量,轉化成計算機可以計算、訓練的0和1,讓計算機自己可以識別詞的含義,並進行學習和輸出。 2013年,Google團隊發表了word2vec工具。word2vec工具主要包含兩個模型:跳字模型(skip-gram)和連續詞袋模型(continuous bag of words,簡稱CBOW),以及兩種高效訓練的方法:負採樣(negative sam
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