tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数，下面分析其源代码。 1 上下文代码 其中， train_inputs中的就是中心词，train_label中的就是语料库中该中心词在滑动窗口内的上下文词。 所以，train_inputs中会有连续n-1（n为 ...
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2018-07-09 17:17:32
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模型 Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测input word。本篇文章仅讲解Skip-Gram模型。 Word2Vec模型实际上分为了两个部分，第一部分为建立模型， ...
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2018-06-06 22:09:11
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下文中的模型都是以Skip-gram模型为主。 1、论文发展 word2vec中的负采样(NEG)最初由 Mikolov在论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》中首次提出来，是No ...
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2018-06-02 18:41:10
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场景：上次回答word2vec相关的问题，回答的是先验概率和后验概率，没有回答到关键点。 词袋模型（Bag of Words, BOW）与词向量（Word Embedding）模型 词袋模型就是将句子分词，然后对每个词进行编码，常见的有one hot、TF IDF、Huffman编码，假设词与词之间 ...
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2018-05-21 00:01:36
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摘自：http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 先看下列三篇，再理解此篇会更容易些（个人意见） skip-gram，CBOW，Word2Vec 词向量基础 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模 ...
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2018-05-15 12:19:30
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代码来源于：tensorflow机器学习实战指南（曾益强 译，2017年9月）——第七章：自然语言处理 代码地址：https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据来源：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/m ...
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2018-05-13 13:54:18
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详细介绍链接在此 skip-gram模型的简单介绍 skip-gram模型简单来讲就是在一大段话中，我们给定其中一个词语，希望预测它周围的词语，将词向量作为参数，通过这种方式来训练词向量，最后能够得到满足要求的词向量。而一般来讲，skip-gram模型都是比较简单的线性模型。 我们先假定有10000 ...
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2018-05-01 23:40:38
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导读 本文简单的介绍了Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包（word2vec），并且简单的介绍了其中的两个训练模型（Skip gram，CBOW），以及两种加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）。 ...
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2018-04-24 21:54:36
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1、skip-gram模型 一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（结构篇） ...
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2017-12-20 14:53:53
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http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78324834 想必通过前一篇的介绍，各位小主已经对word2vec以及CBOW和Skip-gram有了比较清晰的了解。在这一篇中，小编带大家走进业内最新潮的文本分类算法，也就是fastTex ...
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2017-11-27 14:18:49
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