【发布时间】：2018-08-21 01:59:05
【问题描述】：
我通常将 unk'value 设置为随机分布向量或 0 向量。
它的表现还不错，但我认为大多数情况下它也不适合许多任务。
但我很好奇处理“unk”词向量的最佳方法，感谢您提供任何有用的建议。
【问题讨论】：
标签： machine-learning nlp word2vec
【发布时间】：2018-08-21 01:59:05
【问题描述】：
如果您正在训练词向量，最常见的策略是完全丢弃低频词。 （这就是 min_count 设置的作用，在 Google 的原始 word2vec.c、Python gensim Word2Vec 等中）
您是否需要记住 something 位于特定位置在序列学习场景中更为常见，而不是简单的 word2vec。 （如果这是您的顾虑，您可以让您的问题更具体地说明您使用词向量的原因和方式。）
【讨论】：