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| 一种基于Word2Vec的训练效果优化策略研究 | |
| 作者单位： | ;1.解放军外国语学院;2.91709部队 |
| 摘 要： | Word2Vec是谷歌在2013年开源的一款语言处理工具包,它能够在基于神经网络训练语言模型的同时将词表示成实数值向量,并根据向量空间余弦距离来寻找语义相似度高的词,训练效率较高。在应用Word2 Vec训练词向量的过程中,对其中可能影响Word2 Vec词向量训练的中文分词和算法选择环节进行试验,配合深入解析部分核心源代码,发现能使训练效果最优的策略,使得Word2Vec的性能获得一定的提升,为下一步的应用提供了更好的词向量。 |
| 关 键 词： | Word2Vec 词向量 语义相似度 算法 |
RESEARCH ON OPTIMIZATION STRATEGY OF TRAINING PERFORMANCE BASED ON WORD2VEC |
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