轻松理解skip-gram模型
引言 在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库中的单词产生一个能表达语义的向量。这些向量通常是有用的： 通过词向量来计算两个单词的语义相似性 对某些监督型NLP任务如文本分类，语义分析构造特征 接下来我将
相关文章
- 1. 轻松理解CBOW模型
- 2. 轻松理解skip-gram模型
- 3. 轻松理解JVM的分代模型
- 4. 轻松理解JS 原型原型链
- 5. 轻松理解String.intern()
- 6. 轻松理解AOP
- 7. 轻松理解Spring
- 8. 轻松理解CAP理论
- 9. 轻轻松松学CSS:盒子模型(Box Model)
- 10. 轻松理解html中的盒子模型
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Scala 模式匹配 - Scala教程
- • 委托模式
- • Kotlin学习（二）基本类型
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 轻松理解CBOW模型
- 2. 轻松理解skip-gram模型
- 3. 轻松理解JVM的分代模型
- 4. 轻松理解JS 原型原型链
- 5. 轻松理解String.intern()
- 6. 轻松理解AOP
- 7. 轻松理解Spring
- 8. 轻松理解CAP理论
- 9. 轻轻松松学CSS:盒子模型(Box Model)
- 10. 轻松理解html中的盒子模型