word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟,出于好奇,我也成为了他们中的一员。读完代码后,觉得收获颇多,整理成文,给有需要的朋友参考。



相关链接


(一)目录和前言

(二)预备知识

(三)背景知识

(四)基于 Hierarchical Softmax 的模型

(五)基于 Negative Sampling 的模型

(六)若干源码细节

word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型


word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型


原文作者: peghoty 

原文出处出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37998797

欢迎关注公众号学习自然语言处理技术

word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型


相关文章:

  • 2022-01-06
  • 2022-12-23
  • 2021-04-07
  • 2021-07-24
  • 2021-07-30
  • 2022-02-07
猜你喜欢
  • 2021-10-27
  • 2021-07-30
  • 2021-10-30
  • 2021-11-05
  • 2021-09-20
  • 2022-01-17
相关资源
相似解决方案