【騰訊TMQ】Tensorflow 的 word2vec詳細解釋——basic篇

​Word2Vec即Word to vector（詞彙轉向量）。 我們希望詞義相近的兩個單詞，在映射之後依然保持相近，詞義很遠的單詞直接則保持很遠的映射距離。 關於Word2Vec實例總結爲6步: 1、下載數據； 2、將原詞彙數據轉換爲字典映射； 3、爲 skip-gram模型 建立一個掃描器； 4、建立並訓練 skip-gram 模型； 5、開始訓練模型； 6、結果可視化。 現在來詳細解說。 1

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