自然語言處理：word2vec 之Skip-Gram模型（第二篇）

本文翻譯自《Word2Vec Tutorial Part 2 - Negative Sampling》 在word2vec 第二篇（第一篇），將會涉及對基礎的skip-gram模型進行一些額外調整，使其的訓練在實際中可行 在讀word2vec第一篇時，也許已經意識到：它是一個巨型網絡；在文中的案例，每個詞向量有300個元素，詞典有偶10000個單詞，神經網絡有兩個權重矩陣（隱層和輸出層），各自都有

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