表示学习算法实践 word embedding & KG embedding 神经语言模型 • 词向量学习 – 基于预测的模型：word2vec – 基于技术的模型：GloVe • 课间休息 • 知识图谱表示学习 – 常用评价任务 – 基于映射的方法：TransE，TransR – 基于张量分解的方法：RESCAL • 现场实践 – C&W模型 过程的定义 （Construction） – 输入参数 – 模型参数 – 模型计算过程 – 优化过程 • 过程的执行（ Execution） – 初始化模型参数 – 学习过程 » 获得训练数据 » 执行学习过程 – 保存模型参数

本课程为中国科学院研究生院专业基础课 宗成庆：《自然语言理解》讲义 机器翻译