深度学习——NLP中词的表示方法&word embedding&word2vec

一直有点没明白标题中三者的关系，在此记录下来自己查阅之后的看法，有不对的地方，请大家指正，谢谢！ 关于NLP中，有各种不同的表达，如： 词向量、word embedding、分布式表示、word2vec、glove等等，这一锅粥的名词术语分别代表什么，他们具体的关系是什么，他们是否处于平级关系？ 希望写完这篇文章后，自己能清楚地理清他们之间的关系。 http://www.javashuo.com/

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