GloVe與word2vec的區別，及GloVe的缺陷
GloVe與word2vec，兩個模型都可以根據詞彙的「共現co-occurrence」信息，將詞彙編碼成一個向量（所謂共現，即語料中詞彙一塊出現的頻率）。兩者最直觀的區別在於，word2vec是「predictive」的模型，而GloVe是「count-based」的模型。具體是什麼意思呢 1, Count-based VS Predictive Predictive的模型，如Word2vec，
相關文章
- 1. word2vec and glove優缺點
- 2. word2vec and glove
- 3. word2vec的學習心得及glove介紹
- 4. Tutorial on word2vector using GloVe and Word2Vec
- 5. NLP：language model(n-gram/Word2Vec/Glove)
- 6. NNLM Word2Vec FastText LSA Glove 總結
- 7. Word Embedding，Word2Vec和Glove講解
- 8. 詞嵌入模型淺析——Word2vec與glove
- 9. Word2Vec、fastText、Glove訓練詞向量
- 10. 使用word2vec和GloVe訓練詞向量
- 更多相關文章...
- • Hibernate的級聯與反轉 - Hibernate教程
- • MySQL的版本以及版本號 - MySQL教程
- • Docker容器實戰(六) - 容器的隔離與限制
- • 漫談MySQL的鎖機制
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. word2vec and glove優缺點
- 2. word2vec and glove
- 3. word2vec的學習心得及glove介紹
- 4. Tutorial on word2vector using GloVe and Word2Vec
- 5. NLP：language model(n-gram/Word2Vec/Glove)
- 6. NNLM Word2Vec FastText LSA Glove 總結
- 7. Word Embedding，Word2Vec和Glove講解
- 8. 詞嵌入模型淺析——Word2vec與glove
- 9. Word2Vec、fastText、Glove訓練詞向量
- 10. 使用word2vec和GloVe訓練詞向量