相较于其他Word Embedding方法,word2vec具有几个明显的优势。首先,word2vec可以生成更加紧凑的词向量,这使得在内存和计算资源有限的情况下,可以处理更大规模的语料库。其次,word2vec具有较好的语义表示能力,能够找到词向量空间中的相似关系,从而能够更好地应对同义词和反义词等语义问题。此外,word2vec使用高效的近似算...
Word2vec相对于之前的wordembedding方法而言，优势主要体现在以下三个方面。首先，Word2vec的训练速度极快。相较于以往语言模型优化目标的极大似然估计（MLE），Word2vec更专注于学习有效的词嵌入，舍弃MLE及困惑度指标。通过去除隐藏层并采用HSoftmax以及负采样加速方法，训练时间大幅缩短，只需小时级别，而...
1. 极快的训练速度。以前的语言模型优化的目标是MLE，只能说词向量是其副产品。Mikolov应该是第一个提...
个人认为核心还是作者在发论文的同时直接提供了一个简单可用的word2vec源码实现，那篇论文的公式部分其实...
显而易见，移除Ci会极大的提高运算速度，使word2vec在大语料上训练非常可行。两个LBL模型训练语料都是...
就是要学习一个好的词嵌入。如果不追求MLE，模型就可以大幅简化，去除隐藏层。再利用HSoftmax以及负采样...
首先，在word similar上，SVD和Word2vec差距并不大，但在word analogies上，word2vec要明显好于SVD。
《论给算法起个好名字的重要性》、《论论文最后一位作者是大牛的重要性》。