文件名称:
pytorch入门NLP教程(二)——CBOW
开发工具:
文件大小: 803kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：在上一个教程中我们说到了NNLM，但是NNLM虽然考虑的一个词前面的词对它的影响，但是没有办法顾忌到后面的词，而且计算量较大，所以可以使用Word2vec中的一个模型CBOW。
目标：通过周围的词预测中心词w(t)w(t)w(t)
目标函数：J=∑ω∈corpusP(w∣content(w))J = \sum_{\omega\in corpus}P(w|content(w))J=∑ω∈corpusP(w∣content(w))
输入：上下文单词的onehot，假设单词向量空间dim为V，上下文单词个数为C，所以输入矩阵维度为C×VC\times VC×V
PROJECTION:输入的向量
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