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pytorch入门NLP教程（二）——CBOW

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简介：
我们在之前的课程中介绍了NNLM模型。然而，尽管NNLM考虑到一个词前缀的影响，但它无法顾及后缀的情况，并且其计算复杂度较高。因此，我们可以采用Word2vec架构中基于上下文的CBOW模型来解决这个问题。目标：基于附近词汇预测核心词w(t) 目标函数：该模型旨在累加条件概率P(w|content(w))，即J=∑ω∈corpus P(w|content(w)) 输入：作为输入的向量是上下文单词的一热编码，其中假设单词向量空间维数为V，且上下文单词数量为C，则输入矩阵维度为C×V PROJECTION: 该过程涉及将这些向量映射到某个空间中。

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