Word2Vec学习笔记

这周开始学习word2vec，现在把网课相关内容整理如下： 1、词向量模型 以前统计文本，基本上基于词频，或者TFIDF，面临两个问题：1）两个词调换顺序，但是词频等不变，即改变位置不会影响计算结果；2）词义相近，但会出现截然不同的结果（自然语言处理与NLP被认为是两个词），其实有些词的词义是一致的，在空间上或是向量层面上的表达应该是一致的。 一个词向量的维度通常都是较高的，基本上是50-300维

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