Word2Vec
Word2Vec有兩種形式，一種是Skip-gram，另一種是CBOW。
- Skip-gram: 已知中心詞 \(W_c\)，預測上下文詞 \(W_o\)
- CBOW: 已知上下文詞 \(C=\{w_{c−m},…,w_{c−1},w_{c+1},…,w_{c+m}\}\)，預測中心詞 \(W_c\)
Word2Vec
相關文章
- word2vec的理解
- Word2Vec模型之CBOW模型
- Word2Vec演算法梳理演算法
- NLP：Gensim庫之word2vec
- 用gensim學習word2vec
- 騰訊word2vec模型縮小版模型
- 談談谷歌word2vec的原理谷歌
- Word2vec中的連續詞袋 (CBOW)
- word2vec原理(二) 基於Hierarchical Softmax的模型模型
- 清晰理順從詞袋到Word2Vec的文字表示，內涵維基百科的Word2Vec程式碼！C程式
- 使用Python視覺化Word2vec的結果Python視覺化
- word2vec在工業界的應用場景
- 深度學習word2vec筆記之基礎篇深度學習筆記
- 深度學習word2vec筆記之應用篇深度學習筆記
- 動手實踐word2vec和doc2vec模型模型
- 推薦系統實踐 0x13 Word2Vec
- word2vec原理(一) CBOW與Skip-Gram模型基礎模型
- 深度學習word2vec筆記之演算法篇深度學習筆記演算法
- word2vec原理(三) 基於Negative Sampling的模型模型
- Alink漫談(十七) ：Word2Vec原始碼分析 之 迭代訓練原始碼
- 在Python和TensorFlow上構建Word2Vec詞嵌入模型Python模型
- NLP的遊戲規則從此改寫？從word2vec, ELMo到BERT遊戲
- SparkML機器學習之特徵工程（一）特徵提取（TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer）Spark機器學習特徵工程
- 基於word2vec與Word Mover Distance的文件相似度計算
- 無所不能的Embedding 1 - Word2vec模型詳解&程式碼實現模型
- 文字情感分析(二)：基於word2vec和glove詞向量的文字表示
- word2vec實現域名向量化並計算相似度-python程式碼Python
- 「NLP-詞向量」從模型結構到損失函式詳解word2vec模型函式
- python實現word2vec訓練結果bin檔案轉txt檔案Python
- TF-IDF原理及word2vec詳解Keras實現CBOW和Skip-GramKeras
- 【譯】如何在每次訓練中都得到相同的word2vec/doc2vec/Paragraph Vectors
- 實踐2：如何使用word2vec和k-means聚類尋找相似的城市聚類
- 亂燉“簡書交友”資料之程式碼（2）：關鍵詞抽取、Word2Vec詞向量
- gensim載入word2vec訓練結果(bin檔案)並進行相似度實驗
- 自然語言處理的一大步，應用Word2Vec模型學習單詞向量表徵自然語言處理模型
- 學習筆記CB012: LSTM 簡單實現、完整實現、torch、小說訓練word2vec lstm機器人筆記機器人