Word2Vec和Seq2Seq模型简介

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2023-09-17 04:00:14

Word2Vec模型

Word2Vec是一种用于将文本中的单词表示为连续向量的模型。它基于分布式假设，即具有相似上下文的单词往往具有类似的含义。Word2Vec模型有两种主要的架构：连续词袋（ContinuousBag-of-Words，简称CBOW）和跳跃语法（Skip-gram）。CBOW模型试图通过给定上下文单词来预测目标单词，而Skip-gram模型则试图通过给定目标单词来预测上下文单词。通过这种方式，Word2Vec能够学习到每个单词的稠密向量表示，这些向量可以捕捉到单词之间的语义和关系。Word2Vec的输出向量通常被用作其他NLP任务的输入特征，比如情感分析、文本分类等。

Seq2Seq模型

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）是一种用于处理序列到序列任务的模型，例如机器翻译、文本摘要等。Seq2Seq模型是由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成的。编码器将输入序列（如源语言句子）编码成一个固定长度的向量，称为上下文向量（ContextVector）。解码器使用上下文向量作为输入，通过逐步生成输出序列（如目标语言句子）。Seq2Seq模型使用了循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）或者其变种（如长短时记忆网络，LSTM）来处理可变长度的输入和输出序列。通过训练，Seq2Seq模型可以学习到输入序列和输出序列之间的映射关系，从而实现序列到序列的转换任务。

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