靠北交大 2.0 說
#靠交587
詞嵌入是自然語言處理（NLP）中語言模型與表徵學習技術的統稱。概念上而言，它是指把一個維數為所有詞的數量的高維空間嵌入到一個維數低得多的連續向量空間中，每個單詞或詞組被映射為實數域上的向量。
詞嵌入的方法包括人工神經網絡、對詞語同現矩陣降維、概率模型以及單詞所在上下文的顯式表示等。
在底層輸入中，使用詞嵌入來表示詞組的方法極大提升了NLP中語法分析器[7]和文本情感分析等的效果。
詞嵌入技術起源於2000年。約書亞·本希奧等人在一系列論文中使用了神經概率語言模型（Neural probabilistic language models）使機器「習得詞語的分布式表示（learning a distributed r...
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詞嵌入是自然語言處理（NLP）中語言模型與表徵學習技術的統稱。概念上而言，它是指把一個維數為所有詞的數量的高維空間嵌入到一個維數低得多的連續向量空間中，每個單詞或詞組被映射為實數域上的向量。
詞嵌入的方法包括人工神經網絡、對詞語同現矩陣降維、概率模型以及單詞所在上下文的顯式表示等。
在底層輸入中，使用詞嵌入來表示詞組的方法極大提升了NLP中語法分析器[7]和文本情感分析等的效果。
詞嵌入技術起源於2000年。約書亞·本希奧等人在一系列論文中使用了神經概率語言模型（Neural probabilistic language models）使機器「習得詞語的分布式表示（learning a distributed r...
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