作者ts1029 (熠星)
看板Python
标题[问题] embedding与word2vec观念厘清
时间Thu Dec 14 10:04:23 2017
如题
embedding 应该是词向量
那word2vec是词向量组成的类似字典的东西
还是指组成字典的模型？
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1F：→ pups003: word2vec is one of word embedding approaches 12/14 10:44
2F：推 alan23273850: word2vec是把字转成特徵向量的机制、套件、或演算 12/14 11:25
3F：→ alan23273850: 法，embedding在keras里面就只是负责转换的一个lay 12/14 11:25
4F：→ alan23273850: er 12/14 11:25
5F：推 goldflower: word embedding大致上就是把文字降维的总称 12/15 07:30
6F：→ goldflower: 然後word2vec基本上就是个autoencoder降维的方式 12/15 07:31
7F：→ bibo9901: word2vec 是语言模型...不是什麽autoencoder 12/15 10:19
8F：推 goldflower: 楼上对 autoencoder只是一种实作方式QQ 12/15 12:43
9F：→ aszx4510: 其实一楼就是解答吧 12/15 15:07
10F：→ bibo9901: 不是. autoencoder 是把自己映射到自己 12/15 15:58
11F：→ bibo9901: word2vec是把context映射到word 完全不一样的东西 12/15 15:58
12F：推 goldflower: 对耶干 自己映射到自已干嘛… 抱歉我耍白痴 把训练 12/15 18:28
13F：→ goldflower: 过程跟降维搞混了 12/15 18:28