文本挖掘(part7)--Word2vec

学习笔记，仅供参考，有错必纠

文章目录

文档信息的向量化
- word2vec: CBOW(连续词袋)
- word2vec降低运算量的方式(分层softmax、负例采样)
- - 分层softmax
  - 负例采样
  - word2vec对文本中信息的学习效果:关系类比
  - word2vec对文本中信息的学习效果:语义理解
  - Word2Vec存在的问题

文档信息的向量化

word2vec: CBOW(连续词袋)

word2vec使用上下文词汇同时预测中间词，其本质上只是一个线性分类器. 显然，短语料不适合用word2vec来分析.

word2vec的结构

输入层：仍然直接使用BOW(bag of ward)方式表示.

投射层：对向量直接求和（平均），以降低向量维度; 实质上是去掉了投射层.

隐含层：直接去除.

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