自然语言处理问题中，一般以词作为基本单元，例如我们想要分析"我去过华盛顿州"这句话的情感，一般的做法是先将这句话进行分词，变成我，去过，华盛顿州，由于神经网络无法处理词，所以我们需要将这些词通过某些办法映射成词向量。词...

今天的教程是基于FAIR的Bag of Tricks for Efficient Text Classification[1]。也就是我们常说的fastText。

使用小批量数据时，模型容易过拟合，所以需要对全量数据进行处理，我是用的是word2vec训练的词向量. 那么训练好对词向量如何加载呢？

使用TensorFlow 2.0实现Word2Vec算法计算单词的向量表示，这个例子是使用一小部分维基百科文章来训练的。

bettenW/Tencent2019_Finals_Rank1st​github.com

本次文章将主要介绍fastText模型，首先会从模型的简介开始，然后进行模型原理分析，最后与Wordvec（跳字模型（Skip-Gram）、连续词袋模型（CWOB））做对比。...

本次文章主要介绍Word2vec的跳字模型（Skip-Gram）的训练、连续词袋模型(CWOB)及其优化、近似训练优化（负采样）。

参考文章: https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f

glove： NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用） 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用

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