基于Negative Sampling的word2vec模型原理

时间 2020-12-20

标签 word2vec Negative Sampling CBOW skip-gram 梯度栏目 Microsoft Office 繁體版

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传送：Word2Vec词嵌入向量延伸-原理剖析基于Hierarchical Softmax的word2vec模型原理 1.基于Negative Sampling的梯度计算 Negative Sampling摒弃了霍夫曼树，采用负采样的方法求解(对生僻词的迭代求解进行运算优化)。训练样本中w表示中心词(是正例)，周围上下文共2c个词context(w)，通过Negative

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