輕鬆理解skip-gram模型
引言 在許多自然語言處理任務中，許多單詞表達是由他們的tf-idf分數決定的。即使這些分數告訴我們一個單詞在一個文本中的相對重要性，但是他們並沒有告訴我們單詞的語義。Word2vec是一類神經網絡模型——在給定無標籤的語料庫的情況下，爲語料庫中的單詞產生一個能表達語義的向量。這些向量通常是有用的： 通過詞向量來計算兩個單詞的語義相似性 對某些監督型NLP任務如文本分類，語義分析構造特徵 接下來我將
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