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###词向量时代词向量词向量来历词向量（Distributedrepresentation，Wordembedding，wordrepresentation），词向量的来历最初可以追溯到Hinton在1986年的论文《Learningdistributedrepresentationsofconcepts》，但是实际发展的时期...
很多人以为word2vec指的是一个算法或模型，这也是一种谬误。.word2vec词向量是NLP自然语言处理领域当前的主力方法，本文是word2vec原始论文，由google的Mikolov在2013年发表，Mikolov于2013,2014,2015连续发表了3篇Word2vec的文章，本文是第1篇，作者Mikolov是.bengio的...
【NLP论文笔记】Enrichingwordvectorswithsubwordinformation（FastText词向量）本文主要用于记录脸书AI研究院发表于2016年的一篇论文（引用量接近破千）。该论文提出的基于word2vec与字符级向量融合的词向量构建在…
论文中为了引出这个模型，用很长的篇幅介绍了想法的初衷以及一些很诡异的trick，看的有点脑仁疼。但是最后得到的模型其实是很简单的，其损失函数表示为：这是一个log-bilinear回归模型，目标就是使得词向量的内积能够接近其共现频数的log值。
词嵌入的经典方法，六篇论文遍历Word2vec的另类应用.在本文中，作者首先为读者普及了word2vec的基础知识，然后以六篇论文为示例详细介绍了当前研究如何利用经典word2vec进行拓展性研究。.其中，作者重点介绍的部分是知识嵌入空间的生成过程，对于其完整...
小白开发希望能获得更为实用有深度的中文词向量可以参考这个项目：涵盖了数十种用各种领域大语料（百度百科、维基百科、人民日报、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的中文词向量，除了最经典的word2vec模型，参考近些年改进词向量的论文，还加入了汉字、ngram等特征，不同版本…
词向量的训练最经典的有3个工作，C&W2008、M&H2008、Mikolov2010。当然在说这些工作之前，不得不介绍一下这一系列中Bengio的经典之作。2.0语言模型简介...
干货|深度文本分类综述（12篇经典论文）.近些天一直忙着毕业以及小论文投递的事情，没有及时更新公众号。.在此表示抱歉。.最近有很多小伙伴想了解深度学习在文本分类的发展，因此，笔者整理最近几年比较经典的深度文本分类方法，希望帮助小伙伴们...
论文贡献1.本文的动态词向量模型可以看作传统“静态”词向量方法（如：word2vec）的提升。2.本文通过在所有时间片段上并行的学习临时词向量，实现词向量的联合学习，然后通过正则化项平滑词向量的变化，解决了对准问题。
Word2Vec的作者TomasMikolov是一位产出多篇高质量paper的学者，从RNNLM、Word2Vec再到最近流行的FastText都与他息息相关。.一个人对同一个问题的研究可能会持续很多年，而每一年的研究成果都可能会给同行带来新的启发，本期…
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