輕鬆理解skip-gram模型

引言 在許多天然語言處理任務中，許多單詞表達是由他們的tf-idf分數決定的。即便這些分數告訴咱們一個單詞在一個文本中的相對重要性，可是他們並無告訴咱們單詞的語義。Word2vec是一類神經網絡模型——在給定無標籤的語料庫的狀況下，爲語料庫中的單詞產生一個能表達語義的向量。這些向量一般是有用的：web 經過詞向量來計算兩個單詞的語義類似性 對某些監督型NLP任務如文本分類，語義分析構造特徵 接下來

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