word2vec中的Negative sampling 和 Subsampling
神经概率语言模型 通过一个Fake task去得到词向量 这个fake task 更像是用作一个word 的前 n−1 n − 1 个词的词向量去做特征，来预测这个word出现的概率。 而中间的U就是所有词向量的矩阵。 但是，问题在于，训练之前的词向量如何得到？ 这个是可以用one-hot来初始化的（ 为什么要用one-hot? 因为这个可以作为隐藏层的look-up vector (这个解释可以
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