Word2Vec,此向量维度,以及训练数据集单条数据的大小,举例说明;Skip-gram模型实现词嵌入;热编码(One-Hot Encoding)和词向量;

目录

Word2Vec

Word2Vec,此向量维度,以及训练数据集单条数据的大小,举例说明

一、Word2Vec的词向量维度

二、训练数据集单条数据的大小

综上所述

热编码(One-Hot Encoding)和词向量

一、表示方式

二、维度与计算效率

三、语义捕捉能力

四、举例说明

Skip-gram模型实现词嵌入

Skip-gram模型实现词嵌入的步骤

1. 数据预处理

2. 构建训练数据

3. 定义Skip-gram模型

4. 训练模型

5. 使用词嵌入

说明Skip-gram模型的输入层、嵌入层和输出层是如何工作的

例子背景

输入层

嵌入层

输出层

注意事项


Word2Vec

是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,它能够将词汇表中的单词或短语从词汇空间映射到向量的实数空间,捕捉单词之间的语义和语法关系。这种映射使得语义上相似的单词在向量空间中距离较近,从而可以方便地用于各种NLP任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别等。

是的,Word2Vec 是通过神经网络学习的。具体来说,Word2Vec 使用了两种主要的神经网络模型架构来训练这些词向量:

  1. 连续词袋模型(CBOW, Continuous Bag of Words)
    • 在这个模型中,目标是预测当前词(也称为目标词)基于

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