【程序员 NLP 入门】词嵌入 - 上下文中的窗口大小是什么意思? (★小白必会版★)

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【程序员 NLP 入门】词嵌入 - 上下文中的窗口大小是什么意思? (★小白必会版★)


词嵌入核心问题:

一、动因篇

  • 💯 什么是词向量化技术?
  • 💯 如何让向量具有语义信息?

二、基于统计的方法

  • 💯 如何基于计数的方法表示文本?
  • 💯 上下文中的窗口大小是什么意思?
  • 💯 如何统计语料的共现矩阵?
  • 💯 基于计数的表示方法存在哪些问题?

三、基于推理的方法

  • 💯 Word2Vec的两种模型分别是什么?
  • 💯 Word2Vec 中 CBOW 指什么?
  • 💯 Word2Vec 中 Skip-gram 指什么?
  • 💯 CBOW 和 Skip-gram 哪个模型的词嵌入更好?

四、问题优化篇

  • 💯 Word2Vec训练中存在什么问题?
  • 💯 Word2Vec如何优化从中间层到输出层的计算?
    • 用负采样优化中间层到输出层的计算
    • 负采样方法的关键思想
    • 负采样的采样方法
  • 💯 为什么说Word2vec的词向量是静态的?
  • 💯 Word2vec的词向量存在哪些问题?

💯 上下文中的窗口大小是什么意思?

上下文是指某个居中单词的周围词汇。这里,我们将上下文的大小(即周围的单词有多少个)称为窗口大小(window size)。窗口大小为1,上下文包含左右各1个单词;窗口大小为2,上下文包含左右各2个单词。

窗口大小为2的上下文例子。在关注goodbye时,将其左右各2个单词用作上下文

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