word2vec 参数详解

Word2Vec 1. 背景知识 2. CBOW, Skip-Gram介绍 2.1 以单个词语为输入的情况 2.2 CBOW 2.3 Skip-Gram 3. 优化计算效率的两种方法 3.1 Hierarchical Softmax 3.2 Negative Sampling 1. 背景知识 在NLP中，我们处理文本的最细粒度的是词语，所以我们需要将词语转换成向量的形式以进行各式各样的计算。 最初

>>阅读原文<<