我对word2vec输出向量的解释有些困惑! 如果我想预测在特定单词(w1)之后出现的最可能的单词,我可以使用最靠近w1的单词吗? 我的意思是,与w1距离最短的单词可以解释为最高概率的下一个单词?如何使用word2vec输出向量来计算相似度?
回答
如果我要预测一个特定的词(W1)之后将出现的最有可能的话,
这就是所谓的语言模型
我可以用最最近的字到w1? 我的意思是,与w1距离最短的单词可以解释为最高概率的下一个单词?
否:最接近w1的单词是w1中语义最接近的单词。
谢谢。 PMI如何?它能反映出预期的接近度吗? –
它不是一个概率输出(联合等),所以没有链接到PMI。 – user3639557
感谢您的回答。我找到了一篇论文,描述了移动PMI和SGNS之间的等价关系。 “Neural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization”,O.Levy,Y.Golberg,NIPS'14 –
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