机器学习之词语识别——记录

内部学习了下word2vec和fasttext，感觉还是挺有意思的，稍微记一点东西吧。

两个东西一脉相承，出自同一人手；

所以很多东西都是相似的，比如

• 思路：用周围元素估计中心元素
• 每次都要修改的策略；
• 完全随机的初始

可能是因为没有应用到，暂时没有感觉太多，先记录些资料吧，后面会用到

word2vec

http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519

这个系列可能是关于word2vec 最好的一个教程了

最著名的word2vec 论文：https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf

fasttext 宏哥上次发那篇教程就很不错

https://heleifz.github.io/14732610572844.html

fasttext 与 word2vec 原理基本上完全一样，一点点区别就是把要预测的词改成了预测标签，并增加了n-gram 向量

论文参考： https://arxiv.org/pdf/1607.01759v2.pdf

官方git: https://github.com/facebookresearch/fastText

原文地址：https://www.cnblogs.com/andy1202go/p/8137426.html