本文介绍: 因为Word2Vec的最终目的是得到词向量矩阵U，因此训练任务并非仅仅只能是根据输入词预测输出词的概率，可以将任务修改为预测某一个词是否是输入词的上下文词的概率。层次Softmax存在的问题是人为增强了词与词之间的耦合性。一般为小于1的正数起到放缩作用，使得频率小的词被采样的几率得到提升，频率大的词被采样的几率被降低，这样能增加低频词被采样到的机会，可以显著提高低频词的词向量的准确度。词的分布式表示的核心思想是：一个词是由这个词的周边词汇一起来构成精确的语义信息，因此可以用一个词附近的其他词来表示该词。
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