【图文并茂】通过实例理解word2vec之Skip-gram

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！ 阅读大概需要9分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 作者: 猫猫 CSDN: 猫猫玩机器学习 导读 word2vec主要实现方法是Skip-gram和CBOW,CBOW的目标是根据上下文来预测当前词的概率，且上下文所有的词对当前词出现概率的影响的权重是一样的，因此叫做continuous bag-of-words模型。如在袋子中取词，去取出数量足够的词就可以

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