在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。那么具体怎么做的呢？这里就用到词向量的概念。
一般情况下，当我们拿到文本数据的时候，会先对文本进行分词，然后将每个单词映射为相应的词向量，最后基于这些词向量进行计算，达到预设任务的效果，下边我们分如下几节展开介绍词向量相关的知识。
内容组织如下：
- One-Hot编码: 一种简单的单词表示方式
- Word Embedding: 一种分布式单词表示方式
- Word2Vec: 一种词向量的训练方法
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- Word2Vec概述
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- Skip-gram训练词向量原理
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- Skip-gram网络结构
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- 负采样解决大规模分类问题
- 关于词向量的一些有趣应用
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- 相似度计算
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- 词聚类
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- 词关系推理
Original: https://www.cnblogs.com/beyoncewxm/p/16628522.html
Author: xiaomin_beyonce
Title: 词表示
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