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深度學習(20):自然語言處理與詞嵌入
時間 2020-12-30
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word embedding 之前我們一直用one-hot的形式來表示每一個詞。但是隨着單詞集的擴充,one-hot的維度會越來越大,而且這樣表示不能體現出詞的關係。所以這裏提出word embedding word embedding本質上是抓取每個詞的各種特徵。相當於將m維的one-hot空間的單詞映射到n維的特徵空間中的值。特徵空間滿足:具有相似特徵(例如水果)的詞會聚在一起。具有相同關係的
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