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NLP笔记——Everything about Word2Vec

上一篇文章，讲解了词向量的基本思想，为什么需要词向量，以及如何构建词向量。

然而，仅仅知道思想是不够的，所以这篇笔记详细地展示了word2vec的内部结构（以skip-gram为例）和推导过程。并且介绍了训练过程的优化方法——层级softmax（hierarchical Softmax）和负采样（negative sampling），配有丰富的图示来辅助理解。

本文尝试全新的方法：全部手写(〃'▽'〃)！

希望大家喜欢。

NLP笔记——Everything about Word2Vec_第1张图片
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NLP笔记——Everything about Word2Vec_第8张图片

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