自然语言处理之词向量模型（三）

1. 词向量模型

1.1 实现词向量的挑战

挑战一：如何把词转换为向量？自然语言单词是离散信号，比如“香蕉”、“橘子”、“水果”在我们看来就是3个离散的词。我们应该如何把离散的单词转换为一个向量。
挑战二：如何相向量具有语义信息？我们知道，“香蕉”和“橘子”更加相似，而“香蕉”和“句子”就没有那么相似，同时，“香蕉”和“食物”，“水果”的相似程度，可能介于“橘子”和“句子”之间。那么，我们该如何让词向量具备这样的语义信息？

词向量常见模型

神经网络语言模型（NNLM）
连续词袋模型（CBOW）
Skip-gram模型

3 神经网络语言模型

3.1 神经网络语言模型的概念

神经网络语言模型将模型最优化过程转化为求词向量的表示的过程

3.2 神经网络语言模型的概念

4 连续词袋模型

4.1 连续词袋模型

使用上下文词预测中心词
模型分为3层：输入层、隐层和输出层

4.2 Skip-gram模型

使用中心词预测上下文词语
Skip-gram VS CBOW

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