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    Word2vec 源码详解

    已经看了很久的word2vec,但是发现了很多不同版本的解释,再加上原始论文没有提到太多的细节,所以打算直接看一遍源码,一方面可以加深自己理解;另一方面,以后也可以做适当的改进!...二、预生成expTable word2vec计算过程中用上下文预测中心词或者用中心词预测上下文,都需要进行预测;而word2vec中采用的预测方式是逻辑回归分类,需要用到sigmoid函数,具体函数形式为...在word2vec中,将区间 「[-MAX_EXP, MAX_EXP]」(代码中MAX_EXP默认值为6)等距划分为 「EXP_TABLE_SIZE」等份,并将每个区间的sigmoid值计算好存入到expTable...详细介绍请参考word2vec数学原理详解。.../blob/master/word2vec%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90/word2vec.c 参考博客: https://blog.csdn.net/itplus

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    Word2vec 源码详解

    已经看了很久的word2vec,但是发现了很多不同版本的解释,再加上原始论文没有提到太多的细节,所以打算直接看一遍源码,一方面可以加深自己理解;另一方面,以后也可以做适当的改进!...二、预生成expTable word2vec计算过程中用上下文预测中心词或者用中心词预测上下文,都需要进行预测;而word2vec中采用的预测方式是逻辑回归分类,需要用到sigmoid函数,具体函数形式为...在word2vec中,将区间 「[-MAX_EXP, MAX_EXP]」(代码中MAX_EXP默认值为6)等距划分为 「EXP_TABLE_SIZE」等份,并将每个区间的sigmoid值计算好存入到expTable...详细介绍请参考word2vec数学原理详解。.../blob/master/word2vec%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90/word2vec.c 参考博客: https://blog.csdn.net/itplus

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    ·word2vec原理讲解

    word2vec原理讲解     word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理...虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。 目录 1. 词向量基础 2....CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 3. word2vec基础之霍夫曼树 ---- 1. 词向量基础     用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了。...但是这和word2vec中用CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量的过程有很多的不同。     word2vec为什么 不用现成的DNN模型,要继续优化出新方法呢?...3. word2vec基础之霍夫曼树     word2vec也使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量,但是并没有使用传统的DNN模型。

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    Word2Vec原理简单解析

    第二种是word2vec 在说明 Word2vec 之前,需要先解释一下 Word Embedding。...Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。...,word2vec 词向量可以用于词语之间相似性度量,由于语义相近的词语在向量山空间上的分布比较接近,可以通过计算词向量间的空间距离来表示词语间的语义相似度,因此 word2vec 词向量具有很好的语义特性...Word2vec 的 2 种训练模式 word2vec 包含两种训练模型,分别是连续词袋模型 CBOW 和 Skip-gram 模型。...我们接下来会在pycharm中演示word2vec,这里首先要选取语料库,我从网上下载了一份三国演义的原文,并进行了中文分词处理,采用的是jieba库。

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    NLP之——Word2Vec详解

    随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。...当我们在说word2vec算法或模型的时候,其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。很多人以为word2vec指的是一个算法或模型,这也是一种谬误。...他在2013年一口气推出了两篇paper,并开源了一款计算词向量的工具——至此,word2vec横空出世,主角闪亮登场。 下面,我将带领大家简单剖析下word2vec算法的原理。...有了前文的基础,理解word2vec算法就变得很简单了。...具体来说,我们首先从大量的单语种语料中学习到每种语言的word2vec表达,再借助一个小的双语语料库学习到两种语言word2vec表达的线性映射关系\(W\)。

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