重点在于把符号数字化，nlp中最直观的方法是one-hot representation，每个词表示为一个向量，长度为词表大小，只有一个维度值为1.优点在于，如果采用稀疏方式存储很简洁。编程实现可以用hash表给每个词分配编号，搭配上最大熵、SVM、CRF等很好用了。缺点：词汇鸿沟。
一般采用的词向量是distributed representation，表示低维实数向量。维度常见50维和100维。可以让相关或相似的词，距离上更接近，用欧氏距离或者cos夹角测量。
最经典：C&W 2008、M&H 2008、Mikolov 2010
语言模型，判断一句话是不是通顺。
要点一：提问：词向量是学习得来的吗？ 答：是的。段落+模型->词向量 要点二：什么是语言模型 ？训练语言模型是要让...
词向量 重点在于把符号数字化，nlp中最直观的方法是one-hot representation，每个词表示为一个...
步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 ...
传统的词向量模型，例如 Word2Vec 和 Glove 学习得到的词向量是固定不变的，即一个单词只有一种词向量，...
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本文标题：词向量模型
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