Nlp 什么'；fasttext skipgram和word2vec skipgram有什么不同？

给出一句“hello world”，词汇是

{你好，世界}+{，}

为了方便起见，只需列出所有4克

据我理解，word2vec skipgram将最大化

fasttext skipgram将做什么？

tl；博士 优化标准是相同的，不同的是模型如何得到单词向量

使用公式 Fasttext优化了与标准skipgram模型相同的标准（使用以下公式）：

使用所有使优化计算高效的近似技巧。最后，他们得到了：

所有单词wc都有一个和，使用一些负样本n近似分母。关键的区别在于函数s。在原始skip-gram模型中，它是两个单词嵌入的点积

但是，在FastText情况下，函数s被重新定义：

单词wt表示为所有n-grams的总和，zg由单词加上单词本身的向量组成。基本上，您不仅要使单词，而且要使其所有子字符串在给定的上下文窗口中成为可能。

tl；博士 优化标准是相同的，不同的是模型如何得到单词向量

使用公式 Fasttext优化了与标准skipgram模型相同的标准（使用以下公式）：

使用所有使优化计算高效的近似技巧。最后，他们得到了：

所有单词wc都有一个和，使用一些负样本n近似分母。关键的区别在于函数s。在原始skip-gram模型中，它是两个单词嵌入的点积

但是，在FastText情况下，函数s被重新定义：

---

单词wt表示为所有n-grams的总和，zg由单词加上单词本身的向量组成。基本上，您不仅希望在给定的上下文窗口中使单词，而且还希望使其所有子字符串成为可能。

谢谢，这是使用负采样时的区别，但本文没有给出有关分层Softmax的详细信息，FastText仅使用负采样。但是，这与分层softmax相同，您只需将嵌入的点积替换为s函数。我不认为只使用负采样。在其源代码中，您可以选择softmax、负采样或分层softmax来训练模型。哦，太酷了。这篇文章只提到了负采样的结果，所以我想，它的结果是最好的。谢谢，这就是使用负采样时的区别，但这篇文章没有给出分层Softmax的详细信息，FastText只使用负采样。但是，这与分层softmax相同，您只需将嵌入的点积替换为s函数。我不认为只使用负采样。在其源代码中，您可以选择softmax、负采样或分层softmax来训练模型。哦，太酷了。这篇论文只提到了负采样的结果，所以我认为，它的结果是最好的。