【圖文並茂】通過實例理解word2vec之Skip-gram

點擊上方，選擇星標或置頂，每天給你送乾貨！ 閱讀大概需要9分鐘 跟隨小博主，每天進步一丟丟 作者: 貓貓 CSDN: 貓貓玩機器學習 導讀 word2vec主要實現方法是Skip-gram和CBOW,CBOW的目標是根據上下文來預測當前詞的概率，且上下文所有的詞對當前詞出現概率的影響的權重是一樣的，因此叫做continuous bag-of-words模型。如在袋子中取詞，去取出數量足夠的詞就可以

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