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【深度之眼-paper班-word2vec】

【深度之眼-paper班-word2vec】

作者: 张张大白 | 来源:发表于2020-07-13 20:16 被阅读0次

3-word2vec【对比模型】

NNLM

  • 所以输入层是（n-1）*d的输入，计算尽量能用矩阵 ，就不用循环


  • softmax的结果是0-1的概率值，并且和为1
  • softmax层和词表数V相关，所以需要加速softmax
    评价指标语言困惑度和loss的关系

RNNLM

  • 预测第n个词，直接使用了前面所有的n-1词，并没有像NNLM应用马尔可夫假设


word2vec

  • 技巧：负采样，分层的softmax，对常用单词进行抽样



skip-gram:中心词预测周围词

idx 词表的词id,可以映射到一个矩阵，再转换成向量


CBOW:周围词预测中心词

  • 是一个词袋模型，不考虑词的顺序


4-word2vec【关键技术】

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