在Keras的Embedding层中使用预训练的word2vec词向量

本文的部分工作、代码、数据共享到gethub网站《使用多层级注意力机制和keras实现问题分类》:https://github.com/xqtbox/question-classification-with-multi-level-attention-mechanism-and-keras

1 准备工作

1.1 什么是词向量?

”词向量”(词嵌入)是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。即将一个词用特定的向量来表示,向量之间的距离(例如,任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离)一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。

Your browser is out-of-date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×