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word2vec Parameter Learning Explained 论文学习笔记

文章内容
1、word2vec模型：skipgram和CBOW
2、训练优化：hierarchical softmax 和 negative sampling.

一、CBOW模型
CBOW完成的事情是：用给定上下文预测中心词，假设输入的上下文只有一个单词，用这个单词预测接下来的词语，类似于Bigram.
word2vec Parameter Learning Explained 论文学习笔记_第1张图片
输入：单词的one-hot编码。维度是词典大小，输入层和隐藏层之间是全连接。 输出是单词表中的V个单词的概率。

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