想要了解什么是 Word Embeddings 要先明白一般的 CNN 模型表征单词的方式先建立一个较大的词汇表，再进行独热 (one-hot) 方式对词汇表中每个单词进行编码。 但是独热 (one-hot) 表征单词的方法最 …

YJango的Word Embedding--介绍 - 知乎专栏 该篇主要是讨论 为什么要做word embedding: gitbook阅读地址： Word Embedding介绍 目录 单词表达 One hot representation Distributed representation …

本文首发自easyAI，原文地址：《 一文看懂词嵌入word embedding（2种算法+其他文本表示比较）》 文本表示（Representation）文本是一种非结构化的数据信息，是不可以直接被计算的。

Dec 6, 2016 · Word embedding是一个普适的概念，或者任务。 为区别 one-hot 的词向量，可翻译成词嵌入。 Word2vec 是Google实现 word embedding 的一种具体的approach。 因为速度快效果好名 …

如何直观理解 word embedding 及其由来？ 大家从不同的课程，教材，或案例中学习到的关于 word embedding 的理解是怎样的？ 显示全部 关注者 46 被浏览

word embedding中的embedding怎么理解，和降维、特征提取和表示学习的关系是什么？ word embedding这个思想有什么推广吗？ 类似 Translating Embedding之类的。 嵌入 (embedding)和降维 …

BERT的输入层引入额外特征，本质上就是修改word embedding，换成带有额外特征的embedding即可，并且这个过程不改变embedding维度（一般为768维）。

Word Embedding 如何处理未登录词？ 最近使用 Keras 结合 Word2vec 做中文词性标记的研究，但是发现准确率无法提升的原因是因为未登录词，我目前做未登录词的做法是使用零向量。

请问如何用nlp预训练模型做word embedding ，如bert怎么提取出embedding? 以及对如此之多的预训练模型怎么选到最合适的，是最新的就一定好吗，如xlnet在文本生成就一定比bert的好么 显示全部 关 …

Dec 18, 2017 · 有训练语料非常大的中文 word embedding 吗？ 训练语料需要很大，最好是中文新闻比如Sogou、wiki等，希望大家可以推荐或者公布链接，谢谢！