上一期我们讲到Pycon 2016 tensorflow 研讨会总结 — tensorflow 手把手入门 #第一讲 . 今天是我们第二讲, 来趴一趴word2vec.
什么是word2vec?
用来学习文字向量表达的模型 (相关文本文字的的特征向量).
- 向量空间模型解决了NLP中数据稀疏问题, 如果文字是离散的. 即, 把文字映射到相邻的空间点上.
立刻上图感受一下word2vec:
这里看看与文字’Cat’接近的词汇, 一目了然啊~如果一定要给’cat’一个向量描述, 上图左边这一列特征和权重是不是挺合理的呢? 嘿嘿~~~ 继续阅读Pycon 2016 tensorflow 研讨会总结 — tensorflow 手把手入门 #第二讲 word2vec