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上传时间: 2016-11-05
详细说明： Deep Learning 已经很火了， 本文作者算是后知后觉者，主要原因是作者的目 前工作是广告点击率预测，而之前听说 Deep Learning 最大的突破还是在图像语 音领域， 而在 NLP 和在线广告点击预测方面的突破还不够大。但后来听说 Google 开源的 word2vec还挺有意思，能够把词映射到 K维向量空间，甚至词与词之间 的 向量操作还能和语义相对应。 如果换个思路，把词当做 feature， 那么 word2vec 就可以把 feature 映射到 K 维向量空间， 应该可以为现有模型提供更多的有 用信 息，基于这个出发点，作者对 word2vec 的相关代码和算法做了相关调研，本文 就是作者关于 word2vec 调研的总结， 也是作为自己以后备用。 存在疏漏之处， 欢迎大家反馈： shujun_deng@163.com。 ...展开收缩
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