论文链接：https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf
参考：
A Neural Probabilistic Language Model (2003)论文要点 https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/11310774.html
- 线性规律linear regularities: "king - man = queen - woman"
- 语法和语义规律syntactic and semantic regularities
1986年Hinton等人提出分布式表示。
典型的训练：
3-50轮，十亿级别样本，滑动窗口宽度N=10，向量维度D=50-200，隐层宽度H=500-1000，词典维度|V|=10^6
复杂度主要取决于隐层到输出层，即H*|V|
hierarchical softmax，输出层Huffman编码，计算复杂度|V| -> log|V|
考虑去掉隐层。
两种方式CBOW和Skip-gram
更多数据，更高维向量：
Google News：60亿tokens，100万常用词，3万极常用词
3轮迭代，学习率0.025且随时间衰减。
Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (2013)论文要点
原文：https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/11310905.html