文字轉詞向量原理Word2Vec
文字轉詞向量原理Word2Vec
Word2Vec 的訓練模型，是具有一個隱含層的神經元網路
它的輸入是詞彙表向量，當看到一個訓練樣本時，對於樣本中的每一個詞，就把相應的在詞彙表中出現的位置的值置為1，否則置為0。它的輸出也是詞彙表向量，對於訓練樣本的標籤中的每一個詞，就把相應的在詞彙表中出現的位置的值置為1，否則置為0。那麼，對所有的樣本，訓練這個神經元網路。收斂之後，將從輸入層到隱含層的那些權重，作為每一個詞彙表中的詞的向量。比如，第一個詞的向量是（w1,1 w1,2 w1,3 … w1,m），m是表示向量的維度。所有虛框中的權重就是所有詞的向量的值。
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