NLP中基本概念入門

詞向量（Word Embedding）   詞向量主要用於將自然語言中的詞符號數學化，這樣才能作爲機器學習問題的輸入。   數學化表示詞的方式很多，最簡單的有獨熱編碼，即「足球」=[0,0,1,0,0,0,0,…]，「籃球」=[0,0,0,0,0,1,0,…]，向量的長度爲總詞數。顯然，獨熱編碼有以下缺點：1.可能導致維數過大，對深度學習來說複雜度過高。2.兩個詞的相似程度無法表示。   詞向量與

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