[問題] embedding與word2vec觀念釐清 ts1029 PTT批踢踢實業坊

作者: ts1029 (熠星) 2017-12-14 10:04:23

如題
embedding 應該是詞向量
那word2vec是詞向量組成的類似字典的東西
還是指組成字典的模型？

作者: pups003 (岡本) 2017-12-14 10:44:00

word2vec is one of word embedding approaches

作者: alan23273850 2017-12-14 11:25:00

word2vec是把字轉成特徵向量的機制、套件、或演算法，embedding在keras裡面就只是負責轉換的一個layer

作者: goldflower (金色小黃花) 2017-12-15 07:30:00

word embedding大致上就是把文字降維的總稱然後word2vec基本上就是個autoencoder降維的方式

作者: bibo9901 (function(){})() 2017-12-15 10:19:00

word2vec 是語言模型...不是什麼autoencoder

作者: goldflower (金色小黃花) 2017-12-15 12:43:00

樓上對 autoencoder只是一種實作方式QQ

作者: aszx4510 (wind) 2017-12-15 15:07:00

其實一樓就是解答吧

作者: bibo9901 (function(){})() 2017-12-15 15:58:00

不是. autoencoder 是把自己映射到自己word2vec是把context映射到word 完全不一樣的東西

作者: goldflower (金色小黃花) 2017-12-15 18:28:00

對耶幹自己映射到自已幹嘛… 抱歉我耍白痴把訓練過程跟降維搞混了

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