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word to vector 文本向量化
阅读量:5042 次
发布时间:2019-06-12

本文共 314 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

现在趋势是高层用可解释的模型例如 线性模型或者gbdt,下层用带深度的embedding。

文本向量化的 word 2 vector 很不错也有很多自己做得模型,关键在于语聊,模型效果差异不大。

这里有训练好的模型,30种语言非英语,感觉语料不是很好

这个项目里面有英文预料的,英文有很多语料库例如wordbank google news,wallstreet,都是很好的语聊库。

我们当然用我厂自家的模型。

下面是另一片综述的文章。

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2017-11-10 12:52 阅读(
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转载于:https://www.cnblogs.com/binbinbj/p/7814048.html

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