CBOW 与 skip-gram

时间 2020-12-30

标签 NLP 繁體版

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skip-gram结构是利用中间词预测邻近词 cbow模型是利用上下文词预测中间词一、CBOW 1、 CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息，指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。 2、CBOW过程简单介绍如下（实际算法会用到哈夫曼编码等降维技巧，这里仅以理解为目的简介基

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1. cbow与skip-gram
2. CBOW
3. 贪心科技SkipGram 2020.4.3笔记
4. NLP学习12_评估词向量、skipgram的缺点、subword
5. CBOW模型
6. word2vector：NPLM、CBOW、Skip-gram
7. CBOW 和 Skip-Gram
8. CS224n 词的向量表示word2vec 之cbow（softmax negSampling ）
9. word2vec（一） CBOW与Skip-Gram模型基础
10. word2vec模型cbow与skip-gram的比较
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