Skip-Gram

CS224n笔记1:自然语言处理简介

关键词：自然语言处理（NLP），词向量（WordVectors），奇异值分解（SingularValueDecompositon），Skip-gram，CBOW，负抽样（NegativeSampling
xiiao蜗牛·2017-07-11 23:14

自然语言处理入门（3）——Word2Vec

其训练词向量有两种方式：CBOW和Skip-gram。（
飞鸟2010·2017-06-19 21:07

Word2vec基础介绍（四）：CBOW和skip-gram模型

CBOW和skip-gram应该可以说算是word2vec的核心概念之一了。这一节我们就来仔细的阐述这两个模型。
刷街兜风·2017-06-15 09:59

面向语法分析的word2vec修正

TooSimpleAdaptationsofWord2VecforSyntaxProblems[C].ACL2015:1299–1304.https://github.com/wlin12/wang2vec问题分析CBOW与skip-gram
falianghuang·2017-06-06 14:00

Word2Vec教程（2）- Negative Sampling

mccormickml.com/2017/01/11/word2vec-tutorial-part-2-negative-sampling/在word2vec第二部分教程中（这里是第一部分part1）我将会讨论一些在原有skip-gram
Layumi1993·2017-06-05 17:00

skip-gram源码解析的一些文章和见解

word2vec入门篇应该是这个：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519根据第一个链接，word2vec有三种模型，所有的模型都是在这个的基础上求解的：第一种是带隐藏层的，其激活函数为tanh，然而由于隐藏层到output_layer的参数太多，毕竟output_layer的参数为vocabulary_size，动辄成千上万，所以第
Jemila·2017-06-03 11:39

word2vec 模型思想和代码实现

CS224d－Day3:word2vec有两个模型，CBOW和Skip-Gram，今天先讲Skip-Gram的算法和实现。
aliceyangxi1987·2017-05-01 12:00

Word2Vec (Part 1): NLP With Deep Learning with Tensorflow (Skip-gram)

并且官方文档中只有word2vec的skip-gram实现，所以google了一下，发现了这两篇好文章，好像也没看到中文版本，本着学习的态度，决定翻译一下，一来加深一下自己的理解，二来也可以方便一下别人
Tonylamam·2017-04-13 21:57

机器学习算法实现解析——word2vec源码解析

在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（目前还没发布），掌握如下的几个概念：什么是统计语言模型神经概率语言模型的网络结构CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构
zhiyong_will·2017-03-16 16:44

机器学习算法实现解析——word2vec源码解析

在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（目前还没发布），掌握如下的几个概念：什么是统计语言模型神经概率语言模型的网络结构CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构
google19890102·2017-03-16 16:00

词向量工具word2vec的学习

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量（wordvector）的高效工具，采用的模型有CBOW（ContinuousBag-Of-Words，即连续的词袋模型）和Skip-Gram
标点符·2017-02-13 11:00

word2vec 入门基础（一）

目前采用的模型有一下两种CBOW(ContinuousBag-Of-Words，即连续的词袋模型)Skip-Gram项目链接：https://code.google.com/archive/p/word2vec
u013378306·2017-01-19 16:00

word2vec 过程理解&词向量的获取

是基于语言模型，即给定T个词的字符串s，计算s是自然语言的概率p（w1，w2,…,wt）而构建的，更直白点，就是通过输入wi的上下相邻的n个词（n-gram方法），来就算输出是wi的概率方案：CBOM和skip-gram
BVL10101111·2016-12-15 10:41

python初步实现word2vec

后来突然发现，我为什么要去安c语言版本的呢，我应该去用python版本的，然后就发现了gensim，安装个gensim的包就可以用word2vec了，不过gensim只实现了word2vec里面的skip-gram
小拳头·2016-12-12 16:38

word2vec模型原理与实现

2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具.gensim包提供了word2vec的python接口.word2vec采用了CBOW(ContinuousBag-Of-Words，连续词袋模型)和Skip-Gram
-Finley-·2016-11-08 17:00

离线轻量级大数据平台Spark之MLib机器学习库Word2Vec实例

Word2Vec实际上是两种不同的方法：ContinuousBagofWords(CBOW)和Skip-gram。CBOW的目标是根据上下文来预测当前词语的概率。
fjssharpsword·2016-11-07 15:51

离线轻量级大数据平台Spark之MLib机器学习库Word2Vec实例

Word2Vec实际上是两种不同的方法：ContinuousBagofWords(CBOW)和Skip-gram。CBOW的目标是根据上下文来预测当前词语的概率。
fjssharpsword·2016-11-07 15:00

word2vec——实际演练

word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（ContinuousBag-Of-WordsModel，连续词袋模型）和Skip-Gram
hahajing369·2016-10-24 12:26

Word2Vec源码详细解析（下）

源码最详细解析（上）2、Word2Vec源码最详细解析（下）Word2Vec源码最详细解析（下）在这一部分中，重点分析的是Word2Vec源码中算法部分的实现，需要一定得算法理论基础，如果对CBOW和skip-gram
EnochX·2016-10-18 20:18

Word Embedding模型: 词、短语及它们的组合的分布式表示

摘要最近引入的连续Skip-gram模型是学习可以高质量分布式向量表示的有效方法，而这种分布式向量表示可以刻画大量精确的句法和语义关系。
CalumChambers·2016-09-23 10:02

Word2Vec概述与基于Hierarchical Softmax的CBOW和Skip-gram模型公式推导

该文档是我在《Word2Vec_中的数学原理详解》基础上做的总结和一些新的描述，增加了代码与公式的对照和公式总汇（公式太多，汇总下看起来更方便），可以更加方便的加深对代码和公式理解。既然是总结，则一些很基础的知识我没有写到，如果里面的有些概念不熟悉，也可以自己查一下，网上资料还是很多的。本笔记主要是对《Word2Vec中的数学原理详解》的总结和补充，目的是加深自己的理解和认识。1、概述Word2v
六月麦茬·2016-09-21 18:56

DL4NLP——词表示模型（二）基于神经网络的模型：NPLM；word2vec（CBOW/Skip-gram）

本文简述了以下内容：神经概率语言模型NPLM，训练语言模型并同时得到词表示word2vec：CBOW/Skip-gram，直接以得到词表示为目标的模型（一）原始CBOW(ContinuousBag-of-Words
Determined22·2016-08-25 03:00

word2vec 模型思想和代码实现

CS224d－Day3:word2vec有两个模型，CBOW和Skip-Gram，今天先讲Skip-Gram的算法和实现。
aliceyangxi1987·2016-08-24 11:00

word2vec 模型思想和代码实现

CS224d－Day3:word2vec有两个模型，CBOW和Skip-Gram，今天先讲Skip-Gram的算法和实现。
不会停的蜗牛·2016-08-24 10:03

Word2vec 快熟实现之 TuneLayer (TensorLayer) 和 TensorFlow 篇

Word2vecEmbeddingInputlayer输出的cost，是根据向skip-gram和NCE给定特定的numberofnegativesamples,vocabularysize和embeddingsize
WangBocz·2016-07-28 06:11

自己动手写word2vec (四):CBOW和skip-gram模型

系列所有帖子自己动手写word2vec(一):主要概念和流程自己动手写word2vec(二):统计词频自己动手写word2vec(三):构建Huffman树自己动手写word2vec(四):CBOW和skip-gram
multiangle·2016-07-18 16:20

NLP中word2vec的使用

cbow可选择学习算法(CBOW或skip-gram)，size为词向量长度(一般是越大越好)
clpppi·2016-07-16 14:28

Word2Vec学习笔记（五）——Negative Sampling 模型(续)

，是想写在negativesampling中和cbow一起的，但是写了后不小心按了删除键，浏览器直接回退，找不到了，所以重新写新的，以免出现上述情况(接上)三、NegativeSampling模型——Skip-gram
_Kevin_Duan_·2016-06-21 15:00

Word2Vec学习笔记（四）——Negative Sampling 模型

前面讲了Hierarchicalsoftmax模型，现在来说说NegativeSampling模型的CBOW和Skip-gram的原理。
_Kevin_Duan_·2016-06-20 17:53

使用Genism进行词向量训练:教程版

deeplearnig等方法完成文本分类、标签、情感分析等实际任务.如何获得有效的词向量成为重要基础性工作.本博展示使用gensim包训练词向量的相关基础知识.训练方法参考论文:训练方法主要有CBOW与Skip-gram
空城0707·2016-05-13 11:57

word2vec模型

（一）简介1.word2vec中常见的模型有：CBOW（ContinuousBagOfWordsModel），Skip-gram（ContinuousSkip-gramModel），两者的模型图如下所示
zakexu·2016-05-10 11:55

word2vec简介

简介word2vec是Google在2013年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW（ContinuousBag-Of-Words，即连续的词袋模型）和Skip-Gram两种
lihaitao000·2016-05-03 19:00

word2vec 入门（三）模型介绍

两种模型，两种方法模型：CBOW和Skip-Gram方法：HierarchicalSoftmax和NegativeSamplingCBOW模型HierarchicalSoftmax方法CBOW是ContinuousBag-of-WordsModel
smile_tina·2016-02-21 11:00

word2vec 入门基础（一）

目前采用的模型有一下两种CBOW(ContinuousBag-Of-Words，即连续的词袋模型)Skip-Gram项目链接：https://code.google.com/archive/p/word2vec
smile_tina·2016-02-01 22:00

单词转换成向量形式 word2vec

word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋（bag-of-words）和skip-gram架构实现。
·2015-11-12 08:43

神经网络和机器学习基础入门分享

Word2vec采用CBOW（ContinuousBag-Of-WordsModel，连续词袋模型）和Skip-Gram（ContinuousSkip-GramModel）两
Eastmount·2015-11-03 05:35

神经网络和机器学习基础入门分享

Word2vec采用CBOW（ContinuousBag-Of-WordsModel，连续词袋模型）和Skip-Gram（ContinuousSkip-GramModel）两
Eastmount·2015-11-03 05:35

神经网络和机器学习基础入门分享

Word2vec采用CBOW（ContinuousBag-Of-WordsModel，连续词袋模型）和Skip-Gram（ContinuousSkip-Gr
Eastmount·2015-11-03 05:00

基于依赖性的词嵌入（Dependency-based word embedding）［Part I］

本文工作推广了采用negative-sampling技术的skip-gram模型（由Mikolov等人提出）到任意的上下文环境场景。特别地，我们做了基于依赖性的上下
neilwendy·2015-04-24 16:36

Windows下使用Word2vec继续词向量训练

word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（ContinuousBag-Of-WordsModel，连续词袋模型）和Skip-Gram
一只鸟的天空·2015-02-04 22:39

Windows下使用Word2vec继续词向量训练

word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（ContinuousBag-Of-WordsModel，连续词袋模型）和Skip-Gram
heyongluoyao8·2015-02-04 22:00
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