word2vec之CBOW与Skip-Gram模型基础

转自：http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 1.词向量基础 　　 　　用词向量来表示词并不是word2vec的首创，在很久之前就出现了。最早的词向量是很冗长的，它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。比如我们有下面的5个词组成的词汇表，词”Queen”的序号为2， 那么它的词向量就是(0,1,0,

>>阅读原文<<