NLP dream 系列总结 1 词的向量化

就是类似有个集合中有很多个词，根据来的句子中的分词结果进行描述结果，然后生成一个向量，其实每个词出现了几次就是几，
1 其中词袋的维度和最终的句子向量的维度是一样的
2不能体现词前后位置

词向量：是利用一定维度向量来表示某个词袋中所有词
神经概率语言模型
有某句话，然后根据前面一些词可以预测得到下个词是什么，其中通过softmax进行概率计算。
神经网路语言模型 就是根据贝叶斯概率公式 计算某句话产生的概率
先分词 然后随机初始化所有词的向量，然后 根据预料 对上述神经网络进行训练 输出连接一个softmax得到下个词的概率。
设置损失函数，然后对 神经网络的参数 以及 随机初始化的 向量一起进行优化，可以得到 优化后的参数，这样不仅得到了一个优化后的模型，还得到一个优化后的向量C（词向量）

word2vec cbow 前后得中间词 小数据
skim-garam 中间得前后 大数据

word2vec 后面接
hierarchical softmax 和negative sampling 都可以word2vec后面的优化过程

参考：https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html

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