Word2Vec

引言 Word2Vec是google提出的一个学习word vecor(也叫word embedding)的框架。 它主要提出了两个模型结构CBOW和Skip-gram，这两个模型都属于Log Linear模型，结构如下所示： CBOW对小型数据比较合适，而Skip-gram在大型语料中表现得更好。 CBOW模型 CBOW main idea：Predict center word from (b

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