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分類導(dǎo)航

(Stanford CS224d) Deep Learning and NLP課程筆記（三）：GloVe與模型的評估

發(fā)布時(shí)間：2016年12月12日作者：文章轉(zhuǎn)自網(wǎng)絡(luò)，版權(quán)歸原作者所有，反饋可立刻刪除

本節(jié)課繼續(xù)講授word2vec模型的算法細(xì)節(jié)，并介紹了一種新的基于共現(xiàn)矩陣的詞向量模型——GloVe模型。最后，本節(jié)課重點(diǎn)介紹了word2vec模型評估的兩種方式。

Skip-gram模型

上節(jié)課，我們介紹了一個(gè)十分簡單的word2vec模型。模型的目標(biāo)是預(yù)測word o出現(xiàn)在另一個(gè)word

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