Python

最新推荐文章于 2023-04-26 08:45:00 发布
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分类专栏： python 文章标签： cnn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a1111111111ss/article/details/123448194
版权
本文深入探讨了Word2Vec中的两种关键模型——CBOW和Skip-Gram。CBOW模型采用上下文词来预测目标词，而Skip-Gram则是反过来，用目标词预测上下文词。NCE技术在训练过程中用于减少计算量。CBOW是‘一个老师教多个学生’，而Skip-Gram则是‘一个学生面对多个老师’的训练模式。这两种模型都致力于将文本转化为向量表示，为后续的自然语言处理任务提供基础。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CBOW多预测少
Skip-Gram少预测多
在这里插入图片描述
NCE技术，在计算loss和反向传播的时候只考虑部分的负样本， 节约计算量

在CBOW，我们的X数据每行有前后N个词语，Y中只有1个词； 而在Skip-Gram，X数据只有1个词，Y也只有1个词。

skip-gram里面，每个词在作为中心词的时候，实际上是 1个学生 VS K个老师，K个老师（周围词）都会对学生（中心词）进行“专业”的训练
cbow是 1个老师 VS K个学生，K个学生（周围词）都会从老师（中心词）那里学习知识，但是老师（中心词）是一视同仁的，教给大家的一样的知识

cbow和skip-gram都是在word2vec中用于将文本进行向量表示

句向量
在这里插入图片描述

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