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word2vec 入门基础(一)

一、基本概念 word2vec是Google在2013年开源的一个工具,核心思想是将词表征映 射为对应的实数向量。 目前采用的模型有一下两种 CBOW(Continuous Bag-Of-Words,即连续的词袋模型) Skip-Gram 项目链接:https://code.google.com/archive/p/word2vec 二、背景知识 词向量 词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式,顾名思义,词向量 就是把一个词表示成一个向量。这样做的初衷就是机器只认识0 1 符号,换句话说,在自然语言处理中,要想让机器识别语言,就需要将自然语言抽象表示成可被机器理解的方式。所以,词向量是自然语言到机器语言的转换。 词向量有一下两种 One-hot Representation 向量的长度为词典的大小,向量的分量只有一个 1,其他全为 0, 1 的位置对应该词在词典中的位置,例如 “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...] 优点: 如果使用稀疏...

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