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Word2vec,是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示词对词之间的关系,该向量为神经网络之隐藏层。 展开全文
Word2vec,是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示词对词之间的关系,该向量为神经网络之隐藏层。
信息
外文名
word to vector
领    域
深度学习
定    义
用来产生词向量的相关模型
中文名
Word2vec
依    赖
skip-grams或连续词袋
应    用
自然语言处理
Word2vec简介
随着计算机应用领域的不断扩大,自然语言处理受到了人们的高度重视。机器翻译、语音识别以及信息检索等应用需求对计算机的自然语言处理能力提出了越来越高的要求。为了使计算机能够处理自然语言,首先需要对自然语言进行建模。自然语言建模方法经历了从基于规则的方法到基于统计方法的转变。从基于统计的建模方法得到的自然语言模型称为统计语言模型。有许多统计语言建模技术,包括n-gram、神经网络以及 log_linear 模型等。在对自然语言进行建模的过程中,会出现维数灾难、词语相似性、模型泛化能力以及模型性能等问题。寻找上述问题的解决方案是推动统计语言模型不断发展的内在动力。在对统计语言模型进行研究的背景下,Google 公司在 2013年开放了 Word2vec这一款用于训练词向量的软件工具。Word2vec 可以根据给定的语料库,通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式,为自然语言处理领域的应用研究提供了新的工具。Word2vec依赖skip-grams或连续词袋(CBOW)来建立神经词嵌入。Word2vec为托马斯·米科洛夫(Tomas Mikolov)在Google带领的研究团队创造。 [1]  该算法渐渐被其他人所分析和解释。
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