算法之词向量Word2Vec模型
2024-09-21 14:06:56 0 举报Word2vec 是一个计算词向量的开源工具，它通过背后的两种主要算法 CBOW（连续词袋模型）和 Skip-Gram（跳字模型）来计算词向量。这些训练得到的词向量能够捕捉单词之间的语义和句法关系，并广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务中，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
作者其他创作
大纲/内容
w(t-1)
CBOW 模型
输入（one-hot）
（基于中心词预测上下文）
w(t+2)
累加
w(t+1)
（基于上下文预测中心词）
w(t-2)
输出
Skip-Gram 模型
w(t)
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