cbow和skipgram区别

CBOW (Continuous Bag of Words) 和 Skip-gram 是两种用于训练词向量的神经网络模型。

CBOW 模型是将上下文中的多个词的词向量的平均值作为输入，预测中心词的概率分布。它的优点是训练速度快，适合训练大规模语料库。但是它的缺点是无法准确地处理罕见词汇。

Skip-gram 模型则是将中心词作为输入，预测上下文中的多个词的概率分布。它的优点是可以更好地处理罕见词汇，因为它会对罕见词汇进行更多的训练。但是它的缺点是训练速度相对较慢，需要更大的数据集。

因此，选择使用 CBOW 还是 Skip-gram 取决于具体的应用场景和数据集。如果数据集较大，且需要快速训练，可以选择 CBOW；如果需要更好地处理罕见词汇，可以选择 Skip-gram。

相关问题

cbow和skipgram的区别及各自优点

CBOW (Continuous Bag-of-Words)和Skip-gram两种算法都是Word2vec中的模型。

CBOW模型的目标是根据上下文中的词语来预测当前词语，模型输入为上下文的词向量的平均值，输出为当前词语的词向量。相对于Skip-gram，CBOW更快，更容易收敛，对于小数据集表现更好。

Skip-gram模型的目标是根据当前词语来预测上下文中的词语，模型输入为当前词语的词向量，输出为上下文中词语的词向量。相对于CBOW，Skip-gram模型可以更好地处理罕见词汇，对于大数据集表现更好。

综上所述，CBOW模型适用于小数据集，速度更快，而Skip-gram模型适用于大数据集，对于罕见词汇表现更好。

cbow和skipgram哪个效果好

CBOW和Skip-gram是Word2Vec中的两种不同的模型，它们都可以用于训练词向量。一般来说，Skip-gram模型在小数据集上表现更好，而CBOW模型在大型数据集上表现更好。

Skip-gram模型的训练速度较慢，但是可以处理罕见的词汇，且可以更好的表达多义词。而CBOW模型的训练速度较快，但是不如Skip-gram模型处理罕见的词汇，但是能更好地表达常见的词汇。

所以，哪个模型更好取决于具体的应用场景和数据集大小。