自然语言处理：word2vec 之Skip-Gram模型（第二篇）

本文翻译自《Word2Vec Tutorial Part 2 - Negative Sampling》 在word2vec 第二篇（第一篇），将会涉及对基础的skip-gram模型进行一些额外调整，使其的训练在实际中可行 在读word2vec第一篇时，也许已经意识到：它是一个巨型网络；在文中的案例，每个词向量有300个元素，词典有偶10000个单词，神经网络有两个权重矩阵（隐层和输出层），各自都有

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