word2vec

NLP -詞向量模型-Word2Vec NLP中詞向量維度一般在50-300維，建議300（google官方） 數據從哪來？ 不同模型對比 CBOW: 思想是取目標詞的上下文 input: 上下文 output: 預測中間詞即缺失部分內容 Skipgram:思想是根據上下文確定目標詞 input:傳入中間詞 output:預測上下文 如何進行訓練 前向傳播計算loss 根據loss反向傳播更新參數

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