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第一次接触NLP是在读书的时候，同学推荐了一本讲Lucene源码的书，里面提到了分词、TFIDF、BM25等概念，后来在吴军老师的数学之美中了解到统计学在其中起到的作用。.毕业后的工作主方向在搜索、推荐上，对这块的知识点一直停留在听听组内分享，回家给老婆...
Mikolov在论文《DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality.》中提出了「负采样」。虽然负采样是基于Skip-Gram模型，但实际上是对一个不同的目标函数进行优化。考虑一对中心词和上下文词。这词对是来自训练数据集吗？
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不断调整词向量来最大化这个概率.word2vec的一些参数:1.U的每一行都是一个单词的词向量，点乘之后通过softmax可以得到概率分布，从而得到上下文分布。.但是该分布和你在上下文哪个位置是无关的，.2.Wewantamodelthatgivesareasonablyhighprobabilityestimatetoall...
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比如说搜索，推荐，一般做搜索推荐的部门都有自己的NLP团队，而且搜索推荐要用到很多NLP任务，拿搜索来说，一条query进来从分词到分析到纠错到语义识别，整个过程涉及NLP的好几个环节。.还有文本推荐，需要大量应用文本相似度模型，文本主题模型，还有...
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