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基于TensorFlow实现Skip-Gram模型

机器学习算法与自然语言处理  · 公众号  ·  · 2019-08-14 08:30
作者丨天雨粟知乎专栏丨机器不学习地址丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/27296712前言第二篇实战代码更新啦。上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型,如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型,本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专栏内容。本篇实战代码的目的主要是加深对Skip-Gram模型中一些思想和trick的理解。由于受限于语料规模、语料质量、算法细节以及训练成本的原因,训练出的结果显然是无法跟gensim封装的Word2Vec相比的,本代码适合新手去理解与练习Skip-Gram模型的思想。工具介绍语言:Python 3包:TensorFlow(1.0版本)及其它数据处理包(见代码中)编辑器:jupyter notebook线上GPU ………………………………

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