We need to go deeper

继续讲了和skim-gram模型的进阶，提到了CBOW模型，介绍了GloVe模型。后面讲了一词多义和一些优缺点没听懂

讲了word2vec的基本知识，重点介绍了skip-gram model的推导，和参数的训练·，难度不大，完全掌握

课程中需要导入nltk包中的Reuters语料库，但是原始代码是在线下载的，国内连不上服务器，挂梯子都不行 原始代码如下： from gensim.models import KeyedVectors from gensim.test.utils import datapath import pprint import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['...

讲了一些基础，和整体的概念，没什么特别重要的，老师看起来很geek，很有趣。