• Word Representations 词向量


    常用的词向量方法word2vec、

    一、Word2vec

    1、参考资料:

    1.1) 总览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795

    1.2) 基础篇:  深度学习word2vec笔记之基础篇  https://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/26961315

    1.3) 算法篇  https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795  、 word2vec Parameter Learning Explained.pdf  、 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078  、 http://www.zybuluo.com/Dounm/note/591752#word2vec

    1.4) softmax哈夫曼树  https://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969979

    二、Glove

     https://zhuanlan.zhihu.com/p/33138329

    https://www.fanyeong.com/2018/02/19/glove-in-detail/

    三、ELMo

    主页: https://allennlp.org/elmo

    训练及使用(基于Tensorflow, 需要GPU): https://github.com/allenai/bilm-tf

    多语言训练及训练完成的模型: https://github.com/HIT-SCIR/ELMoForManyLangs

    只使用: https://github.com/allenai/allennlp/blob/master/tutorials/how_to/elmo.md

    allennlp git:  https://github.com/allenai/allennlp

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/38254332

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ying-chease/p/9663070.html
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