文本，图像，视频，音频等等所有模态，只有这些单个是一个系统，我们就可以用一个统一的方式来模拟万物，而向量就是一个很不错的方式。
一个单词没有什么意义，但当多个单词组成一句话时就有了意义。
一个像素没有任何意义，但当多个像素组成一张图片时就呈现出了意义。
一张图片也可以没有意义，但当多个图片组成一部电影时就呈现出了意义。
一个人没有意义，但当多个人组成一个社会时就呈现出了意义。
等等……
我们把单个个人，设置一个多维的向量，例如100维度来表示一个单词，一个像素，一个图片，一个人，一个你能想到的任何一个东西。
然后这100维可以表示各种关系，例如人与人的关系，第一维度表示身高，第二个维度表示体重，第三个维度表示年龄，第N个维度表示社会地位，第100个维度表示情绪。
此时，我们通过通过计算这些一个个向量的相似度来进行认识等，在空间上就表现相似的人里的距离比较近，不相似的人则更远。
word2vec word2vec 构建中文词向量
Word2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，...
1 Word2vec（gensim） 1.1 Word2vec介绍 word2vec是一个将单词转换成向量形式的工...
word2vec word2vec也叫word embeddings,中文名“词向量”、"词嵌入"。是Google...
word2vec介绍 word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向...
Word2Vec介绍 Word2Vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向...
Word2vec: 单词的向量表示，如果不清楚单词的向量表示是什么，可以参考第一篇。 word2vec通过训练一个...
获取训练好的词向量 (word2vec/fastText) 获取训练好的词向量(fastText) 手写数字可视化...
Word2Vec算法详解（相关背景介绍） 1、Word2Vec算法主要研究词向量及其表达 2、神经概率语言模型 B...
第二课 词向量 1、分布式词向量 Word2Vec不需要标签来创建有意义的表示。这很有用，因为在实际中常没有标记。...
本文标题：从Word2Vec向量来模拟万物
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/pwjvqjtx.html
网友评论