用word2vec來生成word embedding
首先我們要知道Word2Vec包含了兩種詞訓練模型：CBOW模型和Skip-gram模型。 那麼word2vec到底是要做一件什麼事情呢？ 下面以CBOW爲例進行講解： 其實word2vec可以分爲兩部分： 模型訓練 通過模型獲得word embedding 訓練過程如下： 輸入層：上下文單詞的onehot向量。 {假設單詞向量空間dim爲V，上下文單詞個數爲C}。 所有onehot分別乘以共享的
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