本文简述了以下内容： 神经概率语言模型NPLM word2vec：CBOW / Skip-gram，直接以得到词表示为目标的模型（加速策略将在下篇文介绍） 神经概率语言模型NPLM 近年来，基于神经网络来得到词表示的模型备受青睐。这类模型所得到的词的向量表示是分布式表示distributed rep ...
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2016-08-24 17:22:36
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本文是讲述如何使用word2vec的基础教程，文章比较基础，希望对你有所帮助！
官网C语言下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
Word2vec是Google公司在2013年开放的一款用于训练词向量的软件工具。它根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效的将一个词语表达成向量形式，其核心架构包括CBOW和Skip-gram。...
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2016-02-18 01:25:25
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word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具，其是一个Deep Learning(深度学习)模型（实际上该模型层次较浅，严格上还不能算是深层模型，如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连续词袋模型）和Skip-Gram(Con...
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2015-02-04 23:30:43
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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。...
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2014-07-21 11:47:14
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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。...
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2014-07-21 11:25:14
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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。...
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2014-07-19 23:42:39
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2014-07-19 23:41:39
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2014-07-19 23:13:39
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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。...
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2014-07-19 23:12:39
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