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原文地址：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9240336.html2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向...

原文地址：https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122本文主要是从deeplearningfornlp课程的讲义中学习、总结googleword2vector的原理和词向量的训练方法。文中提到的模型结构和word2vector的代码实现并不一致，但是可以非常直观的理解其原理，对于新手学习...

  Word2vec是一个Estimator，它采用一系列代表文档的词语来训练word2vecmodel。该模型将每个词语映射到一个固定大小的向量。word2vecmodel使用文档中每个词语的平均数来将文档转换为向量，然后这个向量可以作为预测的特征，来计算文档相似度计算等等。2.1、引包，获取sp...

2019-09-09 15:36:13问题描述：word2vec和glove这两个生成wordembedding的算法有什么区别。问题求解：GloVe(globalvectorsforwordrepresentation)与word2vec，两个模型都可以根据词汇的"共现co-occurrence"信息，将词...

2019-09-07 22:36:21问题描述：word2vec是如何工作的？问题求解：谷歌在2013年提出的word2vec是目前最常用的词嵌入模型之一。word2vec实际是一种浅层的神经网络模型，它有两种网络结构，分别是cbow和skipgram。cbow的目标是根据上下文来预测中心词的出现概率，ski...

　　DistributedRepresentation这种表示，它最早是Hinton于1986年提出的，可以克服one-hotrepresentation的缺点。其基本想法是：　　通过训练将某种语言中的每一个词映射成一个固定长度的短向量（当然这里的“短”是相对于one-hotrepresenta...

原创 2017-10-14 chen_h coderpai博客地址：http://www.jianshu.com/p/4e16ae0aad25或者点击阅读原文  我认为学习算法的最好方法就是尝试去实现它，因此这个教程我们就来学习如何利用TensorFlow来实现词嵌入。...

word2vec（wordtovector）是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋（bag-of-words）和skip-gram架构实现。来自维基百科对余弦距离的定义：...