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worD2vEC有什么应用

1.相似词查找 2.词的特征扩充 在term weight 里很有用 3.关系挖掘 4.序列点击数据的分析 5.相关词挖掘 用在品牌词和品牌相似词挖掘中 7.作为系列的初始化输入特征 8,模型简单,效率高,易调参。

您好,我看到您的问题很久没有人来回答,但是问题过期无人回答会被扣分的并且你的悬赏分也会被没收!所以我给你提几条建议: 一,你可以选择在正确的分类下去提问,这样知道你问题答案的人才会多一些,回答的人也会多些。 二,您可以到与您问题...

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可能是你的word的版本比较高,里面的公式编辑器国外的pdf软件不带中文的插件导致。可以考虑用单下载公式编辑器,或者将你的转换成图片插入也行。

其次,如果楼主指定了必须用流行的NN,俗称word-embedding的方法,当然首推word2vec(虽然不算是DNN)。然后得到了word2vec的词向量后,可以通过简单加权/tag加权/tf-id

1、计算机视觉 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E Hinton, NIPS 2012. Learning Hierarchical Features for Scene Labeling, Clement Farabet, Camille Couprie, ...

Word 微软公司生产的文字处理软件。;[人名] 沃德

word2vec是采用多线程的SGD实现的,不了解MapReduce是不是适合做SGD(查了一下,有spark版本)。 实际上,把word2vec改成多机多线程应该并不难(保持异步、忽略网络延迟),如果题主采用parameter server这种有中心分布式的话,最后的瓶颈会集中在...

这个可以通过word2010来实现。word2010除了增加编辑功能外,大大加强的审阅功能。标签切换到“审阅”——“比较”下面有一个比较选项,这样就可以比较两个文档的相似和差异了。

个人理解是,word embedding 是一个将词向量化的概念,来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》,中文译名有"词嵌入"。 word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工具或者算法集合,采用了两种模型(CBOW与skip-gram模型)与...

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