春卷同学的博客

转自https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html   word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于w...

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html 　在word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础中，我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题，现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法。由于word2vec有两种改进方法，一种是基于Hierarchical Softmax的，另一...

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/7249903.html   在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型，本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法：Negative Sampling。 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 　　　　在讲基于Negative Sampling...

转自http://www.sohu.com/a/128794834_211120   自从 Google 的 Tomas Mikolov 在《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》提出 Word2Vec，就成为了深度学习在自然语言处理中的基础部件。Word2Vec 的基本思想是把自然语言中的每一个词，表示成一个统...

转自https://blog.youkuaiyun.com/mylove0414/article/details/61616617   词向量 word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder...

机器学习必须熟悉的算法之word2vector（一） https://www.jianshu.com/p/1405932293ea   机器学习必须熟悉的算法之word2vector（二） https://www.jianshu.com/p/d0e2d00fb4f0   word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言 https://blog.youkuaiyun.com/itplus/ar...

所谓的word vector，就是指将单词向量化，将某个单词用特定的向量来表示。将单词转化成对应的向量以后，就可以将其应用于各种机器学习的算法中去。一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。 所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，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索引...