word2vec

NLP -词向量模型-Word2Vec NLP中词向量维度一般在50-300维，建议300（google官方） 数据从哪来？ 不同模型对比 CBOW: 思想是取目标词的上下文 input: 上下文 output: 预测中间词即缺失部分内容 Skipgram:思想是根据上下文确定目标词 input:传入中间词 output:预测上下文 如何进行训练 前向传播计算loss 根据loss反向传播更新参数

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