无热向量输入的负采样Skip Gram模型

是一种用于自然语言处理的词向量表示模型。它是Word2Vec模型的一种改进版本，用于将单词表示为连续向量空间中的向量。

该模型的核心思想是通过预测上下文单词来学习单词的向量表示。与传统的Skip Gram模型不同，无热向量输入的负采样Skip Gram模型使用无热向量作为输入，而不是使用独热向量。无热向量是一种二进制向量，只有一个元素为1，其余元素为0。通过使用无热向量作为输入，可以减少计算量并提高训练效率。

该模型的训练过程中使用了负采样技术，即对每个正样本（一个中心单词和其上下文单词）随机采样一些负样本（不在上下文中的单词），并通过最大化正样本的概率和最小化负样本的概率来优化模型参数。这样可以使得模型学习到更好的单词向量表示，能够捕捉到单词之间的语义关系。

无热向量输入的负采样Skip Gram模型在自然语言处理任务中具有广泛的应用场景，如词义相似度计算、文本分类、命名实体识别等。它可以通过学习到的单词向量表示来进行文本特征提取和语义分析，从而提高自然语言处理任务的效果。

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