文件名称:
CS224n 斯坦福深度自然语言处理课笔记 Lecture03—高级词向量表示
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文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：一、word2cev
1、回顾skip-grams
word2vec的主要步骤是遍历整个语料库，利用每个窗口的中心词来预测上下文的单词，然后对每个这样的窗口利用SGD来进行参数的更新。
对于每一个窗口而言，我们只有2m+1个单词（其中m表示窗口的半径），因此我们计算出来的梯度向量是十分稀疏的。我们会在每个窗口更新损失函数。对于2dv的参数而言，我们只能更新一小部分。因此一个解决方法是提供一个单词到词向量的哈希映射。
2、负采样（negative sampling）
在word2vec的计算中有一个问题是条件概率的分母计算很复杂。
我们可以使用负采样来解决这个问题。负采样的中心思想是：只对可
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