%0 Journal Article
%T Word2vec的核心架构及其应用
%A 熊富林
%A 邓怡豪
%A 唐晓晟
%J 南京师范大学学报(工程技术版)
%P 43-48
%D 2015
%X 神经网络概率语言模型是一种新兴的自然语言处理算法,该模型通过学习训练语料获得词向量和概率密度函数,词向量是多维实数向量,向量中包含了自然语言中的语义和语法关系,词向量之间余弦距离的大小代表了词语之间关系的远近,词向量的加减代数运算则是计算机在“遣词造句”.近年来,神经网络概率语言模型发展迅速,Word2vec是最新技术理论的合集.首先,重点介绍Word2vec的核心架构CBOW及Skip-gram;接着,使用英文语料训练Word2vec模型,对比两种架构的异同;最后,探讨了Word2vec模型在中文语料处理中的应用.
%K 自然语言处理
%K Word2vecCBOWSkip-gram
%K 中文语言处理
%U http://njsfdxgckj.paperonce.org/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201501008