神经网络语言模型.pdf
词向量模型应用
• 利用词向量的语言学特性完成任务
分布假说:语义相似的词，其词向量空间距离更相近
语义相关性、同义词检测、单词类比
• 将词向量作为特征，提高自然语言处理任务的性能
使用静态词向量，在模型训练过程中，只调整模型参数，不调整入词向量
基于平均词向量的文本分类、命名实体识别等
• 将词向量作为神经网络的初始值(动态词向量)，提升神经网络模型的优化效果
使用动态词向量，模型训练过程中会调整词向量的初值
基于卷积神经网络的文本分类、词性标注
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