word2vec

首先感谢一下joey老师，通过深度之眼这个平台认识的
skip-gram听cs224n老师几次，总是没有完全理解，这次有了一个较好的认识。

先附上官方note
https://web.stanford.edu/class/cs224n/readings/cs224n-2019-notes01-wordvecs1.pdf
先大致写一下这个note里面有讲什么吧：

• Introduction to NLP.
  • What is so special about NLP?
    • 语言是用来传达意思的一个系统，word是用来映射到具体事物的一个符号
  • Examples of tasks
    • 容易
      • 拼写检查
      • 关键词搜索
      • 找同义词
    • 中等
      • 从网站、文档中解析信息
    • 难
      • 机器翻译
      • 语义分析，what is the meaning of the query?
      • 共指消解
  • How to represent words?
    • 最开始我们都是组建词典，然后用one-hot向量表示，
    • 
    • 但这种方法忽视了词语之间的意义关联，所以新方法是用词向量，方便计算词与词之间的距离，内存也会减小。

标签：NLP,word2vec,老师,note,cs224n,向量,用来
来源： https://blog.csdn.net/tinymd/article/details/88115515