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
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要点二：什么是语言模型
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？训练语言模型是要让他判断“语法通顺”的这个能力更强
？语言模型的意义在于定义一个目标函数，语言模型的使用方式是计算联合概率：
语言模型训练时要最大化样本集的概率
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要点三：模型总览
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如何判断是否是基于语言模型的训练：w1、w2、w3按顺序训练就是语言模型。目标函数是基于语言模型的
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答：是的。段落+模型->词向量
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？训练语言模型是要让他判断“语法通顺”的这个能力更强
？语言模型的意义在于定义一个目标函数，语言模型的使用方式是计算联合概率：
语言模型训练时要最大化样本集的概率
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如何判断是否是基于语言模型的训练：w1、w2、w3按顺序训练就是语言模型。目标函数是基于语言模型的
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任务： 词袋模型：离散、高维、稀疏； 分布式表示：连续、低维、稠密。word2vec词向量原理并实践，用来表示文本...
第二课 词向量 1、分布式词向量 Word2Vec不需要标签来创建有意义的表示。这很有用，因为在实际中常没有标记。...
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1.代码部分 2. 词向量图词向量空间表示
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1. 名词：ELMO：哈工大LTP 开发的动态词向量。 问题一：何为动态词向量： 普通的词向量，是静态的，也就是一...
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前言：深度学习网络rnn能解决有序的问题，我们就生活在这样一个有序的世界。比如时间，音乐，说话的句子，甚至一场比赛...
本文标题：任务1：词向量分布
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qmkvwhtx.html
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