是谷歌预先训练好的word2vec模型CBO或skipgram。我们通过以下方式加载预训练模型：我们如何具体加载预先训练的<e
浏览 40提问于2019-07-18得票数 0
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我经历过几个链接，但不能够理解CBOW and Skip Gram是如何从零开始训练的？Skipgram word2vec和CBOW word2vec在训练中的区别是什么，以及什么时候使用CBOW .？Example or Application where CBOW would be
浏览 0提问于2020-10-12得票数 1
我想知道Word2Vec是如何构建的。📷1) CBOW模型和Skip图模型都有一定的输入。3)将跳过图的输出作为中间神经网络的输出。CBOW的输出是对给定上下文的中心词的预测，跳跃图的输出是对
浏览 0提问于2017-06-12得票数 6
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为什么skipgram模型比CBOW模型需要更多的时间。我用相同的参数(向量大小和窗口大小)训练模型。
浏览 17提问于2018-01-19得票数 2
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使用word2vec Skipgram模型的特定单词的嵌入值是第一层的权重还是函数的最大输出？嵌入值随训练语料库的变化而变化吗？
浏览 0提问于2019-06-03得票数 1
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我想知道Word2Vec本身是一个判别性模型还是生成性模型？然而，单词嵌入是一种副产品，它描述了训练语料库中标记之间的关系。考虑到一个用分割语料库训练的Word2Vec模型，它接受一个标记并输出它的嵌入，我们经常说“它生成一个词嵌入”。<em
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
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我试图将Word2vec (Skipgram)运行到一组散步中，以训练网络嵌入模型，在我的图中，我有169343个节点，即word2vec上下文中的word，对于每个节点，我运行一个长度为80的随机游走因此，我有(169343,80)行走，即在Word2vec中的句子。运行SkipGram 3个周期后，只得到28015个向量，而不是169343个向量。这是我的网络嵌入代码。def run_skipgram(walk_path):
walks
浏览 3提问于2021-10-17得票数 0
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我正在尝试实现一个简单的单词预测算法，通过从以下几个选项中选择来填补句子中的空白：fastText提供了两个计算单词表示的模型: skipgram和cbow (‘连续的单词袋我在googled上搜索了一下，最后得到了这个替代定义：
在CBOW模型中，将上下文(或周围词)的分布式表示结合起来来预测中间的单词。而在Skip模型中
浏览 0提问于2020-03-22得票数 4
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我正在使用gensim word2vec训练一个skipgram模型。为了避免模型的过度拟合，我想在基于不同数据集的特定精度测试的参数中传递的纪元数之前退出训练。在gensim中有没有一种方法可以中断回调函数的word2vec序列？
浏览 0提问于2019-09-27得票数 2
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据我所知，Word2Vec在训练语料库的基础上构建了一个单词词典(或词汇表)，并为字典中的每个单词输出一个K-dim向量。我的问题是，这些K向量的来源到底是什么？假设每个向量都是输入层和隐藏层之间的权重矩阵中的一行或列，或者是隐藏层和输出层。然而，我还没有找到任何来源来支持这一点，而且我在编程语言方面还没有足够的知识来检查源代码并自己解决它。
浏览 6提问于2017-02-16得票数 3
在CBOW中，每个单词都有输入向量和输出向量，或者上下文向量和自向量，上下文集合了周围的单词，如果上下文也包含中心单词的输入向量，怎么办？
浏览 0提问于2021-03-09得票数 0
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我使用word2vec/doc2vec查找两个文档的文本相似性。我研究了word2vec在两种方法上的工作：
但我仍然无法理解这两种方法是如何计算文本相似性的。另外，哪一种是当前任务的更好方法。
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
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在训练一个Skip-gram模型时，可以在Gensim中的CBOW模型和Word2Vec模型之间进行选择吗？
浏览 1提问于2016-09-17得票数 8
我是tensorflow和word2vec的新手。我只研究了使用Skip-Gram算法训练模型的。现在我想使用CBOW算法进行训练。
浏览 0提问于2016-05-23得票数 12
对于Skip-gram word2vec训练样本，如下所示：单词fox提供下一对用于训练：CBOW w2v使用反向方法：或者对于forest word：
fox-forest, run-forest, across-forest如果我们在CBOW模式下训练时没有指定目标单词，那么在使用gens
浏览 6提问于2018-09-10得票数 2
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不幸的是，我找不到任何帮助我解决问题的东西。if the age of the applicant is **higher** than 18, then ...这个例子中最合适的词是“更大”，但“更高”也可以。在我的具体情况下，如果有人写得更宽，我想显示一个错误消息，因为在这个语义上下文中，这是没有意义的。
我希望我能把我的问题解释得足够好。
浏览 0提问于2019-03-26得票数 1
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我找到了跳格模型的明确解释。我们取输出权矩阵，用我们想要嵌入的字的一个热向量乘以它。📷
我知道我们必须取一个输入权重(Wvnx)，但是哪一个？
浏览 0提问于2021-11-21得票数 3
当我训练我自己的CNN进行文本分类时，我使用Word2vec初始化单词，然后我使用这些预先训练过的向量作为我的输入特性来训练CNN，所以如果我没有嵌入层，它肯定不能通过反向传播进行任何细调。我的问题是，如果我想做微调，它是否意味着创建一个嵌入层?以及如何创建它？
当我们训练Word2vec时，我们使用无监督的训练，对吗？就像在我的例子中，我使用跳过图模型来获得我预先训练过的word2vec；但是
浏览 13提问于2016-10-20得票数 5
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