首先,我们需要了解,词向量相似度的计算是基于距离或者角度的。常见的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度和杰卡德相似系数等。 欧氏距离是最直观的方法,它衡量的是两个向量在空间中的直线距离。然而,由于词向量通常在高维空间中,这种方法可能并不总是有效。余弦相似度则通过计算两个向量之间的夹角的余弦值来衡量它们...
在NNLM模型中,从隐含层到输出层的计算时主要影响训练效率的地方,CBOW和Skip-gram模型考虑去掉隐含层。实践证明新训练的词向量的精确度可能不如NNLM模型(具有隐含层),但可以通过增加训练语料的方法来完善。 Word2vec包含两种训练模型,分别是CBOW和Skip_gram(输入层、发射层、输出层),如下图所示:...
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