Word2Vec筆記

NLP 中最直觀，也是到目前爲止最常用的詞表示方法是 One-hot Representation，這種方法把每個詞表示爲一個很長的向量。從很大的詞庫corpus裏選V個頻率最高的詞(忽略其他的) ，V一般比較大，比如V＝10W，固定這些詞的順序，然後每個詞就可以用一個V維的稀疏向量表示了，這個向量只有一個位置的元素是1，其他位置的元素都是0。這個向量的維度是詞表大小，其中絕大多數元素爲 0，只有

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