word2vec中的数学原理详解
简介
word2vec最初是由Tomas Mikolov 2013年在ICLR发表的一篇文章Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space， 并且开源了代码，作用是将所有词语投影到K维的向量空间，每个词语都可以用一个K维向量表示。由于它简洁，高效的特点，引起了人们的广泛关注，并应用在很多NLP任务中，用于训练相应的词向量。
word2vec最初是由Tomas Mikolov 2013年在ICLR发表的一篇文章Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space， 并且开源了代码，作用是将所有词语投影到K维的向量空间，每个词语都可以用一个K维向量表示。由于它简洁，高效的特点，引起了人们的广泛关注，并应用在很多NLP任务中，用于训练相应的词向量。