在本文中，我将使用NLP和Python来解释3种不同的文本多分类策略：老式的词袋法（tf-ldf），著名的词嵌入法（Word2Vec）和最先进的语言模型（BERT）。 NLP（自然语言处理）是人工智能的一个领域，它研究计算机和人类语言之间的交互作用，特别是如何通过计算机 ...

Word2Vec 模型用来学习单词的向量表示，我们称为「词嵌入」。通常作为一种预处理步骤，在这之后词向量被送入判别模型（通常是 RNN）生成预测结果 ...

In this video, we will learn about training word embeddings. To train word embeddings, we need to solve a fake problem. This problem is something that we do not care about. What we care about are ...