NLP之新闻文本分类——Task5
Tsak5——基于深度学习的文本分类Word2vec 1.词向量 本节通过word2vec学习词向量。word2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本,我们选取一个上下文窗口和一个中心词,并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达,是一种高效的在线学习算法( online learnin
相关文章
- 1. NLP入门--新闻文本分类Task5
- 2. 【NLP】新闻文本分类
- 3. NLP之新闻文本分类——Task6
- 4. NLP入门--新闻文本分类Task6
- 5. 入门NLP新闻文本分类Task5——基于深度学习文本分类Word2Vec
- 6. 新闻文本分类--Task5 基于深度学习的文本分类2
- 7. datawheel nlp入门之新闻文本分类task1
- 8. NLP入门之新闻文本分类竞赛——BERT
- 9. 文本挖掘之新闻分类
- 10. nlp之文本分类（更新中...）
- 更多相关文章...
- • XSD 仅含文本 - XML Schema 教程
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Git五分钟教程
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. CVPR 2020 论文大盘点-光流篇
- 2. Photoshop教程_ps中怎么载入图案？PS图案如何导入？
- 3. org.pentaho.di.core.exception.KettleDatabaseException:Error occurred while trying to connect to the
- 4. SonarQube Scanner execution execution Error --- Failed to upload report - 500: An error has occurred
- 5. idea 导入源码包
- 6. python学习 day2——基础学习
- 7. 3D将是页游市场新赛道？
- 8. osg--交互
- 9. OSG-交互
- 10. Idea、spring boot 图片(pgn显示、jpg不显示)解决方案
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
