類似度を計算するためにword2vecの出力ベクトルをどのように使用しますか？

word2vec出力ベクトルの解釈について少し混乱しています！特定の単語（w1）の後に表示される可能性が最も高い単語を予測したい場合は、最も近い単語をw1に使用できますか？つまり、w1との距離が最も短い単語は、最も確率の高い次の単語として解釈できますか？類似度を計算するためにword2vecの出力ベクトルをどのように使用しますか？

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2016-12-28 samin mohamadi

お試しいただいた内容をお見せできますか？ – nakashu

私はこれは、言語モデリング

と呼ばれる特定の単語（W1）の後に表示される最も可能性の高い単語、

を予測したい場合は、私が最も最も近い単語を使用することができます〜にw1？つまり、w1との距離が最も短い単語は、最も確率の高い次の単語として解釈できますか？

no：w1に最も近い単語は、w1の最も意味的に近い単語です。

出典

2016-12-28 16:18:35

ありがとうございます。 PMIはどうですか？予想される近さを反映することはできますか？ –

確率的な出力（ジョイントなど）ではないため、PMIへのリンクはありません。 – user3639557

あなたの答えをありがとう。私はシフトされたPMIとSGNSの間の同等性を記述した論文を見つけました。 "暗黙の行列因子分解としてを埋め込む神経ワード"、O. Levy、Y. Golberg、NIPS'14 –

類似度を計算するためにword2vecの出力ベクトルをどのように使用しますか？

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