DBOW3词袋模型摸索之路

本文介绍了词袋模型的基本概念,通过直观的例子解释了其工作原理,并准备进一步探讨理论基础及实现代码。
部署运行你感兴趣的模型镜像

首先先介绍以下词袋模型
词袋-Bag of Words,直观理解就是装满了单词的袋子。这里的袋子就是容器,单词则是其中的元素。以下面的图片为例:

图片中包含了
有空在进行补充
理论部分
代码实践

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.6

PyTorch 2.6

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值