skip gram

骑着蜗牛环游深度学习世界

1.6自然语言的分布式表示-word2vec补充说明目的是从概率视角了解CBOW模型的训练目标；CBOW模型是在给定某个上下文时，输出目标词的概率；对于包含 w 1 , w 2 , . . . , w T w_1,w_2,...,w_T w1,w2,...,wT的语料库，CBOW模型就是在给定上下文的情况下（假设上下文窗口为1）预测目标词发生的概率，因此可以用条件概率建模： P ( w t ∣ w t − 1 , w t + 1 ) P(w_t|w_{t-1},w_{t+1}) P(wt∣wt−1,wt+1) 即在 w t − 1 w_{t-1} wt−1

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用在自然语言处理领域，词嵌入（Word Embeddings）是一种强大的技术，它将词语映射到连续的低维向量空间中，捕捉了词语之间的语义关系。其中，Word2Vec是一种常用的词嵌入模型，其主要包括CBOW和skip-gram两种架构。本文将深入探讨Word2Vec的原理、应用以及优化方法，帮助读者更好地理解这一领域的关键概念和技术。