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我阅读了 Mikolov 等人关于 Word2Vec 的两篇论文(参见 here 和 here )。
我了解词向量的概念以及它们如何表示含义。但是，我不明白训练神经网络时最终的词向量来自哪里。输入是单词的 one-hot 编码，它尝试预测另一个单词的 one-hot 编码。那么如何得到最终的n维词向量呢？
最佳答案
经过几周的搜索，我找到了答案。这对于任何有兴趣了解 Word2Vec(以及一般的词嵌入)而不只是使用它的人来说都是有用的。
训练神经网络时，输入是一个 one-hot 向量，输出可以是 one-hot 向量的串联(或平均值)，这就是你的上下文。中间是隐藏层。隐藏层有 d 个单元。所以hidden的输入是|V| x d 矩阵。该矩阵中的每一行都是与 one-hot 向量中的非零单元相对应的词嵌入
例如，如果 one-hot 向量中编码的单词是 [0, 0, 1, 0]，它将被转置输入到神经网络中。请注意，只有一个单元非零，因此只有该输入单元会触发所有隐藏单元。因此，矩阵中的第三行是我们唯一关心的行，因此您的词嵌入是矩阵中的一行。
我希望对任何感兴趣的人有所帮助(也许我是唯一的一个？)
关于machine-learning - Word2Vec 和向量起源，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35189656/
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