word2vec

word2vec本质上来说就是一个矩阵分解的模型，简单地说，矩阵刻画了每个词和其上下文的词的集合的相关情况。对这个矩阵进行分解，只取每个词对应在隐含空间的向量。 所以word2vec适合的情况就是对于一个序列的数据，在序列局部数据间存在着很强的关联。典型的就是文本的序列了，邻近的词之间关联很强，甚至可以通过一个词的上下文大概预测出中间那个词是什么。学习到的词向量代表了词的语义，可以用来做分类...