wordcontext

word2vec学习笔记之CBOW和skip-gram

文章目录1.ContinuousBag-of-WordModel(CBOW)1.1One-wordcontext（一个词的上下文）1.2Multi-wordcontext(多个词的上下文)2.Skip-grammodel
仰望星空的小狗·2023-02-03 16:43

Embeding技术：word2vec Parameter Learning Explained

continuousbag-of-wordSG模型：skip-gram优化技术：分层softmax：hierarchicalsoftmax负采样：negativesampling二、CBOW模型：1、One-wordcontext
菜小白—NLP·2022-12-17 00:46

层次softmax (hierarchical softmax）理解

目录1前言2CBOW（ContinuousBag-of-Word）2.1One-wordcontext2.2Multi-wordcontext3Skip-gram4hierarchicalsoftmax4.1
BGoodHabit·2022-11-24 07:38

《word2vec Parameter Learning Explained》论文笔记

cs.CL]5Jun2016文章目录word2vecParameterLearningExplainedAbstract1.ContinuousBag-of-WordModel1.1上下文为单个词One-wordcontext
哈喽十八子·2022-03-18 07:27

以解数学题的方式来理解word2vec

1one-wordcontext假设：词汇表里面有3个单词‘今天’，‘天气’，‘不错’；即V=3隐藏层具有2个节点；即N=2目的是当输入一个单词，我们来预测其下一个单词？
adam-liu·2020-09-17 05:42

《word2vec Parameter Learning Explained》论文学习笔记

1ContinuousBag-of-WordModel1.1One-wordcontextUpdateequationforhidden→outputweightsUpdateequationforinput→hiddenweights1.2Multi-wordcontext2Skip-GramModel3OptimizingComputationalEfficiency3.1Hierarc
lanyu_01·2018-04-26 18:57

使用 Scala 写WordContext程序

package mydemoimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object MyWordContextDemo {  def main(args: Array[String]): Unit = {    // 创建一个 Config    val conf = new SparkConf().setAppName("MyWordCon
菜鸟的征程·2018-02-28 10:01
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