2019斯坦福CS224n深度学习自然语言处理笔记(1)——绪论与Word2Vec

本文是斯坦福大学CS224n课程的笔记,主要介绍自然语言处理的Word2Vec模型。内容涵盖语言的起源,符号理论,Word2Vec的背景及推导过程,以及Skip-Gram模型的负采样方法。通过Word2Vec,将单词映射到向量空间,以解决传统NLP中离散符号的问题。

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课程视频链接《 深度学习与自然语言处理(1)
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本文内容整理自2019年斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程,其笔记为本人听课心得,重点在于对于知识内容的思考,并非课程原文笔记,应称为课后笔记。

1.绪论

在本堂课中,其基础技能需要懂得并应用:Ipython,numpy和Pytorch。其他的关于自然语言处理和深度学习,上了这堂课,你就会了解。

2. 语言的来源

语言,语言是传递信息的声音和文字,是人类沟通的主要方式(其他方式包括图像、触感等)。它作为人类文明的载体,距今已有5000多年的历史。如此古老的本领,在历史的长河之中,没有出现质的改变(功能没有改变,方式没有改变)。
在信息和信息传播活动,人类历史中共有五次巨大变革:
第一次:语言的诞生,是历史上最伟大的信息技术革命,语言使人类描述信息、交流信息的方式得到了大大的改进.
第二次&

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