天然语言处置惩罚——文本表现

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目前关于文本表现模型重要有以下两种：

文本概念表现模型：以（概率）潜伏语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜伏狄利克雷分布（Latent Dirichlet allocation, LDA）为代表的主题模型，旨在发掘文本中的隐含主题或概念，文本将被表现为主题的分布向量
深度表现学习模型：通过深度学习模型以最优化特定目标函数（比方语言模型似然度）的方式在分布式向量空间中学习文本的低维实数向量表现

词语的表现学习

词语通常表现为词向量，称为look_up_table,我们可以对

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