詞嵌入模型淺析——Word2vec與glove

         我們在進行自然語言處理（NLP）時，面臨的首要問題就是怎麼將自然語言輸入到模型當中。因爲在NLP 裏面，最細粒度的是 詞語，詞語組成句子，句子再組成段落、篇章、文檔。所以處理 NLP 的問題，首先就要拿詞語開刀。一般來說，對文本的預處理流程如下：      預處理結束後，我們得到的是詞彙，而通用的模型接受的輸入一般應爲數值型。那麼如何將分好詞的句子轉換爲數值呢？      很自然

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