JavaShuo
欄目
標籤
Word2Vec詞嵌入方法總結
時間 2020-12-30
標籤
圖神經網絡
欄目
Microsoft Office
简体版
原文
原文鏈接
前言 GCN最大的優勢是可以處理非歐氏空間結構的數據,可以同時考慮圖結構中節點的特徵表示和節點間存在邏輯關係(包括有向圖和無向圖),因此基於其的高包容性可以跟許多方法相結合。其中詞嵌入方法可以跟GCN結合起來解決實際應用問題。因此此篇文章在於介紹詞嵌入方法(word embedding) 1.什麼是詞嵌入(word embedding) 詞嵌入是NLP工作中標配一部分。原始語料是符號集合,計算機是
>>阅读原文<<
相關文章
1.
詞嵌入(word2vec)
2.
word2vec與詞嵌入
3.
詞嵌入之Word2vec
4.
詞向量表示:word2vec與詞嵌入
5.
圖解詞嵌入、語言模型、Word2Vec
6.
深度學習:詞嵌入word2vec
7.
詞嵌入(word2vec)-NNLM(Neural Network Language Model)
8.
【Paper】Word2Vec:詞嵌入的一枚銀彈
9.
詞嵌入 Embedding: 從 Word2vec 到 Bert
10.
詞嵌入來龍去脈 word embedding、word2vec
更多相關文章...
•
Web 詞彙表
-
網站建設指南
•
Docker 資源彙總
-
Docker教程
•
算法總結-回溯法
•
算法總結-雙指針
相關標籤/搜索
方法總結
word2vec
嵌入
用法總結
詞法
總結
Jetty 用法總結
方法
嵌入式Linux
Microsoft Office
PHP教程
MySQL教程
MyBatis教程
算法
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
詞嵌入(word2vec)
2.
word2vec與詞嵌入
3.
詞嵌入之Word2vec
4.
詞向量表示:word2vec與詞嵌入
5.
圖解詞嵌入、語言模型、Word2Vec
6.
深度學習:詞嵌入word2vec
7.
詞嵌入(word2vec)-NNLM(Neural Network Language Model)
8.
【Paper】Word2Vec:詞嵌入的一枚銀彈
9.
詞嵌入 Embedding: 從 Word2vec 到 Bert
10.
詞嵌入來龍去脈 word embedding、word2vec
>>更多相關文章<<