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在传统的NLP(自然语言处理)中,词经常被转换成One-Hot编码的形式,但这种方式存在很多问题, 一是经过one-hot处理后的词相互独立,丢失了词与词之间的相关关系。二是随着语料库的扩充,极易引发维度灾难。而Word embedding(译为词向量或词嵌入),是NLP中对语言模型和表征学习算
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