容易在，很多普刊门槛不高。 甚至有像能收“熟鸡蛋返生”这样的水刊，只要给钱就发。 但说实话，如果你未来要读研，要尽量避免在这些水刊上发表太多文章，或
Skip-thought论文中有一个有趣的见解是词汇表扩展计划:Kiros 等人通过学习RNN词嵌入空间与诸如word2vec之类的较大词嵌入之间的线性变换来处理在训练期间看不到的词。 Quick-though
思路：在输入层和输出层使用嵌入大小远小于原生Bert的嵌入大小，再使用简单的映射矩阵使得输入层的输出或者最后一层隐藏层的输出可以通过映射矩阵输入到第
这篇来自蚂蚁金服的论文提出一个叫cw2vec的模型,利用中文字的笔画信息来挖掘语义和形态上的信息。 01 特征构造 首先对笔画编码,对中文的笔画做一个归类,分成5类,并且1-5编号: 然后
本文除了与第一篇论文要表征的信息不同之外，所用的方法也不一样，其根本思想就是：如果这个词是关系词，那么就让上面（CNN）产生的词嵌入跟下面产生的
词嵌入是一些低维向量(可以想象成一个包含 200 或 300 个数字的列表)。有了这些词向量,你就可以用单词做一些「神奇」的数学运算了!当我们拥有「国王」、「男人」、「女人」的词向量
词嵌入是自然语言处理的重要突破之一。下面将围绕什么是词嵌入、三种词嵌入的主要算法展开讲解，并通过案例具体讲解如何利用词嵌入进行文本的情感分析。
本文除了与第一篇论文要表征的信息不同之外，所用的方法也不一样，其根本思想就是：如果这个词是关系词，那么就让上面（CNN）产生的词嵌入跟下面产生的嵌入尽量相同，但是如果这个
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