word2vec词向量标准
发表时间：2024-10-18 05:44:01
来源：网友投稿
Word2vec词向量是一种将词汇表示为高维实数向量的技术，它能够捕捉词语的语义信息。标准主要在于词向量的维度、距离度量、训练算法以及训练数据。词向量维度通常在50到300之间，维度越高，捕捉的语义信息越丰富，但计算成本也越高。距离度量通常使用余弦相似度或欧氏距离。训练算法主要有CBOW（连续词袋模型）和Skip-gram两种。训练数据则应足够丰富，以保证词向量具有较好的泛化能力。高质量的词向量需要通过大规模文本数据训练得到。
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