【RNN】理解循环神经网络中的 Skip-Gram
在处理文字模型的时候，将文字转化成可以放进模型的数字，最简单方法是用 one-hot 编码。但是这种方法有弊端，转化后的每个词之间在数字上都是相互独立的，任何一对词的one-hot向量的余弦相似度都为0，任何词之间都没有关系。 Google团队发表的 word2vec 工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of wo
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