CS224n | Word Window分類與神經網路
除了詞向量還有一類下游任務，即視窗分類
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小資料集很容易泛化，在小資料1是一個樣子， 小資料2訓練出來又是另一個樣子。如果想得到一個穩定的，就要在大資料集去訓練詞向量。
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這個模型在08由 Collobert & Weston第一次提出 當時第一個有用且最先進的文字分類和詞的上下文分類
給中心詞分配一個標籤，然後用一個視窗把它前後的單詞連線起來。讓我們用從一個長句中擷取的短句舉個例子。
數學表達上 列向量更方便 ，計算機計算優化作為行向量更方便
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矩陣乘法和指數運算
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但不同的是我們做了拼接
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