【自然語言處理】 詞向量

【傳統的語義向量表示方法】 one-hot：每個詞表示爲一個很長的向量，向量的維度是詞表大小，其中只有一個維度的值爲1，其它元素爲0. 詞袋模型(BOW)：將語料庫中所有詞語裝進一個袋子裏，不考慮其詞法和語序的問題，即每個詞語都是獨立的，語料庫中所有的詞組成一個清單進行映射匹配。對於每一個句子或文檔，其對應的下標與映射數組的下標相匹配，其值爲該詞語出現的次數。 例如：該例子來源於百度百科 以下是兩

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