1樓：溫厚還虔敬的小純真
詞向量模型：
a) lsa矩陣分解模型，採用線性代數中的奇異值分解方法，選取前幾個比較大的奇異值所對應的特徵向量將原矩陣對映到低維空間中，從而達到詞向量的目的。
b) plsa 潛在語義分析概率模型，慎虛從概率學的角度重新審視了矩陣分解模型，並得到乙個從統計，概率角度上推匯出來的攜洞和lsa相當的詞向量模型。
c) lda 文件生成模型，按照文件生成的過程，使用貝葉斯估計統計學方法，將文件用多個主題來表示。lda不只解寬隱燃決了同義詞的問題，還解決了一次多義的問題。目前訓練lda模型的方法有原始**中的基於em和 差分貝葉斯方法以及後來出現的gibbs samplings 取樣演算法。
d) word2vector 模型，最近幾年剛剛火起來的演算法，通過神經網路機器學習演算法來訓練n-gram 語言模型，並在訓練過程中求出word所對應的vector的方法。本文將詳細闡述此方法的原理。
詞向量，lda，word2vec三者的關係是什麼？
2樓：嗒嗒我愛你
詞向量，有時候翻譯為詞嵌入（word embeddings），又可以稱作distributed word representation[1], 最初起源是神經網路語言模型（neural networks language models）,word2vec是一種常見的word embeddings，另外一種著名word embeddings是glove
lda(latent dirichlet allocation)是主題模型（topic models）的一種計算方法，和詞向量並無直接關係，不過如果扯上另外一種topic model, lsa（latent semantic allocation），那就有一些關係了：lsa的核心技術是svd，一種矩陣分解，而svd一般在nlp中的使用並非是使用它分解的三個矩陣，而是合併右邊兩個矩陣。那麼合併之後，左邊的矩陣就可以視為word embeddings，而右邊的矩陣可以視為當它是context時候的embeddings。
當然，一般的矩陣分解，比如nmf，也可以得到word embeddings。而word2vec一再被人證明，從結果看，是乙個全域性ppmi矩陣的分解。某種意義講，word embeddings可以理解是傳統矩陣分解的乙個加速版本。
lda和word embeddings還是可以有點聯絡，比如加入lda的結果作為word embeddings的輸入，來增強文章分類效果。latent dirichlet allocation(lda)和word2vec從模型上看幾乎沒有顯著聯絡。詞向量則是所有對詞進行表示的方法的統稱。
關於聯絡你可以這樣看：lda的作用之一是通過對doc-word矩陣進行建模抽出doc-topic和topic-word兩個分佈。而word2vec其實是分解了word-context矩陣。
其實都是對乙個"a"-"b"矩陣進行建模。那麼lda自然也可以用於對word-context矩陣進行建模，而word2vec也可以對doc-word矩陣做分解。以上算是lda和word2vec之間的的一點聯絡吧。
不過他們之間的區別也是非常顯著的。
word2vec 詞向量怎麼來的
3樓：it懂多點
2013年，google開源了一款用於詞向量計算的工具——word2vec，引起了工業界和學術界的關注。首先，word2vec可以在百萬數量級的詞典和上億的資料集上進行高效地訓練；其次，該工具得到的訓練結果——詞向量（word embedding），可以很好地度量詞與詞之間的相似性。隨著深度學習（deep learning）在自然語言處理中應用的普及，很多人誤以為word2vec是一種深度學習演算法。
其實word2vec演算法的背後是乙個淺層神經網路。另外需要強調的一點是，word2vec是乙個計算word vector的開源工具。當我們在說word2vec演算法或模型的時候，其實指的是其背後用於計算word vector的cbow模型和skip-gram模型。
很多人以為word2vec指的是乙個演算法或模型，這也是一種謬誤。接下來，本文將從統計語言模型出發，儘可能詳細地介紹word2vec工具背後的演算法模型的來龍去脈。
裡如何在序號2之後加上2 1 ，word裡如何在 序號2之後 加上 2 1
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