"这篇文档是关于Vector Representations of Words的,主要探讨了词的矢量表示,即词嵌入(word embeddings)在自然语言处理中的应用。文档来自于TensorFlow的0.11版本教程,旨在介绍如何构建word2vec模型,并且提供了一个简单的实现示例。" 在这篇外文论文中,作者深入浅出地介绍了word2vec模型,这是一种由Mikolov等人提出的用于学习词的向量表示的方法。在自然语言处理领域,将单词转化为向量是非常重要的一步,因为这使得计算机能够理解词汇的语义和语法信息。传统的基于one-hot编码的方法无法捕捉到词汇之间的关系,而词嵌入则能有效地解决这个问题。 论文首先阐述了为何需要将词语转化为向量。这是因为单一的one-hot编码方式虽然能唯一标识一个词,但无法表达词与词之间的相似性或关联性。词嵌入则可以捕获这些信息,例如,“国王”和“王后”的向量可能比“国王”和“士兵”的向量更接近,这反映了它们在语义上的关联。 接着,论文介绍了word2vec模型的基本原理和训练方法。模型主要包括两种技术:CBOW(Continuous Bag of Words)和Skip-gram。CBOW是通过上下文词预测目标词,而Skip-gram则是通过目标词预测上下文词。这两种方法都是通过最大化相邻词出现的概率来学习词向量。模型的训练通常采用负采样或者Hierarchical Softmax等优化策略。 论文中还提供了一个TensorFlow实现的简单例子,该代码可以从TensorFlow官方教程获取。这个基本示例包含了下载数据、训练模型以及可视化结果的所有必要步骤。对于初学者,这是一个很好的起点,可以了解word2vec模型的基本工作流程。当你熟悉了基础版本后,可以尝试对模型进行优化,使其在大数据集上运行得更加高效。 这篇论文详细解释了词嵌入的重要性,word2vec模型的工作原理,以及如何使用TensorFlow实现这一模型。对于想要深入了解自然语言处理和词向量表示的学习者来说,这是一份非常有价值的参考资料。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88441580/bg3.jpg)
剩余10页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/fa4aef923d1e45e28b2af6d8089583bb_kaszxc.jpg!1)
- 粉丝: 1w+
- 资源: 747
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)