Coursera, Deep Learning 5, Sequence Models, week2, Natural Language Processing & Word Embeddings

Word embeding

给word 加feature，用来区分word 之间的不同，或者识别word之间的相似性.

因为t-SNE 做了non-liner 的转化，所以在原来的3000维空间的平行的向量在转化过后的2D空间里基本上不会再平行.

看两个向量的相似性，可以用cosine similarity.

原文：https://www.cnblogs.com/mashuai-191/p/8977909.html