Word2Vec

引言 Word2Vec是google提出的一個學習word vecor(也叫word embedding)的框架。 它主要提出了兩個模型結構CBOW和Skip-gram，這兩個模型都屬於Log Linear模型，結構如下所示： CBOW對小型數據比較合適，而Skip-gram在大型語料中表現得更好。 CBOW模型 CBOW main idea：Predict center word from (b

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