GloVe以及Word2vec能称为deep learning么

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word2vec需要做哪些文本预处理

2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。

首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。

随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。

其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。

另外需要强调的一点是，word2vec是一个计算word vector的开源工具。

当我们在说word2vec算法或模型的时候，其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。

很多人以为word2vec指的是一个算法或模型，这也是一种谬误。

接下来，本文将从统计语言模型出发，尽可能详细地介绍word2vec工具背后的算法模型的来龙去脉。

详情：网页链接

Word2vec的词聚类结果与LDA的主题词聚类结果,有什么不同

如果函数g(z)在z=z0处解析（或z=z0不是函数g(z)的奇点），则有Res[g(z),z0]=0证明可以用反证法.如果Res[g(z),z0]≠0，则根据g(z)洛朗展开式中负数次项的多少，z=z0或者为函数g(z)的极点（当负数次项为有限多项时），或者为函数g(z)的本性奇点（当负数次项为无限多项时），这与z=z0不是函数g(z)的奇点矛盾.因此结论成立.你贴出的两张图，倒数第二步到最后一步是直接应用了这个结论.顺带说一下，第一张图中，倒数第三步到倒数第二步的变形有误，最后结果不应为0.

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