为什么word2vec优于其他神经网络方法？
Word2Vec是一种用于自然语言处理的神经网络模型，它通过将单词映射到高维向量空间中的连续向量表示，从而捕捉单词之间的语义关系。相比于其他神经网络方法，Word2Vec具有以下优势：
- 上下文语义表示：Word2Vec通过训练神经网络模型，可以将单词表示为连续的向量，这种向量表示可以捕捉到单词之间的语义关系。相比于传统的基于计数的方法，Word2Vec能够更好地表示单词的语义信息。
- 降低维度：Word2Vec使用了一种称为Skip-gram或CBOW的模型结构，它可以将高维的单词向量映射到较低维度的空间中。这种降维可以减少存储和计算的开销，并且在一定程度上可以提高模型的效果。
- 上下文窗口：Word2Vec在训练过程中考虑了单词的上下文信息，通过定义一个窗口大小来确定上下文单词的范围。这种上下文窗口的设计可以更好地捕捉到单词之间的关联性，从而提高模型的性能。
- 大规模语料库：Word2Vec可以在大规模的语料库上进行训练，这使得模型可以学习到更丰富的语义信息。通过使用大规模的语料库，Word2Vec可以更好地捕捉到单词之间的关系，提高模型的准确性和泛化能力。
Word2Vec在自然语言处理领域有着广泛的应用场景，包括词义相似度计算、文本分类、信息检索、机器翻译等。在腾讯云中，可以使用腾讯云AI Lab提供的AI开放平台进行Word2Vec模型的训练和应用。具体产品介绍和相关链接如下：
腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
Word2Vec模型训练和应用：https://cloud.tencent.com/product/ai/word2vec
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为什么word2vec优于其他神经网络方法？可以解释一下吗？我想知道它是否因为word2vec模型不包含隐藏层(激活函数，如sigmoid等)而遭受任何缺点？
浏览 18提问于2017-03-04得票数 0
1回答
我正在尝试理解word2vec(word embedding)体系结构，而且我对它几乎没有疑问：
第三，为什么word2vec不使用激活函数？(与神经网络语言模型(NNLM)相比)。
浏览 5提问于2017-02-28得票数 1
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在阅读了几篇论文之后，我不确定是否有可能只使用Word2vec生成含义相同的文本。
我发现了其他使用句子对序列的方法，他们训练神经网络找到最相似的，但这很难维护，也很难生成这样的相关内容。我想给出原始文本的Word2vec支持的算法，提供翻译文本。
浏览 0提问于2019-05-23得票数 1
7回答
神经网络在计算机视觉任务(参见米尼思、ILSVRC、卡格尔银河挑战)中获得最高结果。在计算机视觉方面，它们的性能似乎优于其他任何一种方法。但也有其他任务：回归：卡格尔雨预测，也是第二名我不太确定ASR (自动语音识别)和机器翻译，但我想我也听说过(递归的)神经网络(开始)优于其他方法。
浏览 0提问于2016-01-17得票数 60
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1回答
将2克输出的热编码发送到logistic回归或神经网络建立分类模型。
现在，我正在实验gensim word2vec方法，每个单词现在都是来自word2vec的向量。也就是说，如果我的句子有10个单词，它就会变成一个10x30数组(假设word2vec嵌入维数是30)。我不清楚如何像以前那样把这样的输出发送给逻辑回归或神经网络模型。在gensim word2vec输出之后，我应该使用哪种类型的模型来解决分类问题？谢谢!
浏览 0提问于2019-09-02得票数 0
我想知道Word2Vec是如何构建的。3)将跳过图的输出作为中间神经网络的输出。因此，我们首先训练CBOW，然后再训练中间神经网络？而对中间神经网络的输入是一种热点编码。
以上解释正确吗？
浏览 0提问于2017-06-12得票数 6
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我想要建立一个神经网络，以一组单词和数值作为输入，一个数值作为输出。为此，我认为最合适的解决方案是对词组使用Word2Vec算法，以便获得嵌入，然后使用它们和其他输入/输出训练神经网络(可能是LSTM神经网络)。
但是如何做到这一点呢？由于每个单词都有一个权重向量(多亏了Word2Vec算法)，如何训练神经网络来预测数值(换句话说，回归)？或者至少，我如何将这个权重向量转换为有意义的数值？(我实际上不知道如何将数值向量和“简单”数值一起训练成神经网络<
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
在经过训练的神经网络中，权重分布将接近于零。所以，对我来说，把所有的权重都初始化为零是有意义的。然而，有一些方法，如-1到1的随机赋值和Nguyen-Widrow，它们的性能优于零初始化。为什么这些随机方法比仅仅使用零更好呢？
浏览 0提问于2015-08-05得票数 2
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1回答
我有一个典型的captcha图像，其中只包含数字。我想从这个图像中提取78614。示例代码-1with open('captcha.png', 'rb') as inp:print(solver.solve_captcha(raw_data))from PIL import
浏览 5提问于2017-12-24得票数 1
1回答
我知道源语言和目的语翻译语句对必须表示为word2vec向量，但为什么需要应用两个(编解码器)递归神经网络？我的第一个想法是只应用一个RNN，其中输入是源语言示例(以word2vec向量的形式)，输出只是目标语言的word2vec序列。为什么有必要使用另一个RNN？我的主要问题是，这个系统是否有足够的灵活性来处理同温云、语序变化和其他歧义？它能够近似于一个新的被翻译的原语句子的正确含义吗？
浏览 0提问于2017-02-27得票数 3
1回答
我尝试用两种方法来解决这个问题:神经网络(NN)和多元线性回归(MLR)。MLR的预测结果大大优于神经网络。使用MLR的结果：使用NN的结果：我并不是真的在寻找修复NN的答案，而是更多地解释为什么会发生这种情况。
浏览 2提问于2022-08-25得票数 -1
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1回答
我是数据科学的新手，我试图从很长一段时间内理解'Word2Vec‘的方法。有人能简单地解释一下吗？此外，通过“Word2Vec”方法可以解决哪些问题？
浏览 0提问于2017-08-30得票数 2
我对神经网络的计算能力感兴趣。人们普遍认为递归神经网络是图灵完备的。现在我在找一些证明这一点的文件。我到目前为止发现的是：我认为这只是从理论角度来看很有趣，因为它需要具有无限精确的神经元活动(以某种方式将状态编码为有理数)。我主要是在寻找一些神经网络，它真的可以执行一些代码，我也可以在实践中进行模拟和测试。当然，在实践中，他们会有某种有限的记忆。
有人知道这种事吗？
浏览 0提问于2010-06-07得票数 2
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除了它们是神经网络，通常是优于其他算法的一个原因之外，还有其他原因帮助自动编码器在异常点检测方面表现良好吗？欢迎直观和/或理论上的解释。
浏览 0提问于2020-07-20得票数 1
1回答
目前，我只是把整个词放在神经网络中。这是不好的，因为只有长的文字使用神经元在最后。 scores.append(model.predict(segment))我希望能够训练一个神经网络
浏览 1提问于2018-01-17得票数 2
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1回答
我对Convolution1D神经网络进行了测试，但结果并不好。
[word2vec size=200，word2vec size=200] 2 [word2vec size=200，word2vec size=200] .[<
浏览 3提问于2017-01-23得票数 4
我有一组用神经网络训练的嵌入，与gensim的word2vec无关。
我想使用这些嵌入作为gensim.Word2vec中的初始权重。此外，reset_from()似乎只接受其他gensim模型。但是在我的例子中，我没有一个gensim模型，而是一个嵌入的word2vec格式的文本文件。那么，如何开始将学习从word2vec文本文件迁移到gensim.Word2vec呢
浏览 8提问于2017-12-24得票数 1
2回答
嵌入层和自动编码器有什么区别？
、、、、
我正在阅读关于嵌入层，特别是应用于NLP和word2vec的内容，它们似乎只不过是自动编码器在降维方面的应用。他们不一样吗？如果是的话，他们之间有什么区别呢？
浏览 0提问于2019-06-21得票数 10
1回答
特别是，我想知道在下面的CSV示例中使用了哪种类型的神经网络。这是一个深度学习神经网络，还是仅仅是“常规神经网络”。我确实理解普通神经网络和深度学习神经网络的不同之处在于，DL算法处理“消失梯度”问题，而普通神经网络不能。我的感觉是以下是常规神经网络，但我想确认一下。
浏览 10提问于2017-01-27得票数 0
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我试图通过类word2vec神经网络()解决单词-多义词问题(为文本中的多义词修复WordNet-synsets )，但效果太差。解决单词多义/同音异义的其他最先进的算法是什么？你能给我一些文章吗？
浏览 26提问于2019-04-08得票数 2
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