word2vec公式

word2vec是一种用于将单词表示为向量的技术，它基于分布式假设，即上下文相似的单词在向量空间中也应该相似。其中，CBOW和Skip-gram是两种常见的word2vec模型。

CBOW模型的公式如下：

$$\mathbf{v}=\frac{1}{2C}\sum_{c=-C}^{C}\mathbf{v}_{w_{t+c}}$$

其中，$\mathbf{v}$表示目标单词的向量表示，$C$表示上下文窗口大小，$w_{t+c}$表示当前单词的上下文单词，$\mathbf{v}_{w_{t+c}}$表示上下文单词的向量表示。

Skip-gram模型的公式如下：

$$\mathcal{L}=\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}\sum_{-C\leq c\leq C,c\neq 0}\log p(w_{t+c}|w_t)$$

其中，$\mathcal{L}$表示损失函数，$T$表示语料库中单词的总数，$w_t$表示当前单词，$w_{t+c}$表示当前单词的上下文单词，$p(w_{t+c}|w_t)$表示给定当前单词$w_t$的情况下，预测上下文单词$w_{t+c}$出现的概率。

相关问题

tfidf和word2vec

TF-IDF和Word2Vec都是常用的文本表示方法，但它们的原理和应用场景有所不同。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频的统计方法，用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。它的主要思想是：如果某个词在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，那么认为这个词具有很好的区分能力，适合用来作为这篇文章的关键词。TF-IDF的计算公式为：TF-IDF = TF * IDF，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率。TF-IDF的优点是简单易懂，计算速度快，适用于大规模文本分类和信息检索等任务。

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它将每个单词映射到一个高维空间中的向量，使得语义相近的单词在向量空间中距离较近。Word2Vec有两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。CBOW模型通过上下文预测中心词，Skip-gram模型通过中心词预测上下文。Word2Vec的优点是可以捕捉到单词之间的语义关系，适用于自然语言处理中的多个任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

tfidf和word2vec区别

TF-IDF和Word2Vec都是常用的文本表示方法，但它们的思想和实现方式有很大的不同。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频的统计方法，用于评估一个词对于一个文档集或者一个语料库中的一个文档的重要程度。它的主要思想是：如果某个词在一篇文档中出现的频率高，并且在其他文档中出现的频率低，那么这个词具有很好的区分能力，适合用来作为这篇文档的关键词。TF-IDF的计算公式为：TF-IDF(w,d) = TF(w,d) * IDF(w)，其中TF(w,d)表示词w在文档d中出现的频率，IDF(w)表示词w的逆文档频率，计算公式为：IDF(w) = log(N / (df(w) + 1))，其中N表示文档总数，df(w)表示包含词w的文档数。

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它将每个词映射到一个固定长度的向量空间中。Word2Vec有两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。CBOW模型是给定上下文预测中心词，Skip-gram模型是给定中心词预测上下文。Word2Vec的训练过程是通过最大化训练集中所有词的共现概率来实现的。Word2Vec的优点是可以捕捉到词之间的语义和语法关系，适合用于自然语言处理任务中。