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看着两书评论圈里的热闹，以及日涨一千的点击，心情却是不由地好了起来。
时间还早，习惯夜猫子的他，正是兴奋的时刻呢，不会这么早就去休息的。
该干些什么呢？当然是开始动工手写人工智能的论文啦！
其实嘛，英文论文那是现成的，关于负采样训练词向量的，一篇是给出方法，一篇是证明出来，莫浩波需要做的，就是把它们融合起来。
方法也很简单，就是在前世谷歌论文的基础上，加个证明就好了。
当然，身为中国人，怎么可能不会写点中文的东西呢？
现在，重要的问题就是需要做实验，就是训练数据啦。
那些公开的数据已经从网上下载下来了的，就差工具和应用了。
13年的这个时候，成熟点的python版本当然是python27啦，至于经典的python35还没有影子呢。
不需要使用那些复杂的架构，只需要简单的神经网络就可以实现，使用nupy库就可以了，而这，也恰恰是莫浩波发表这篇paper的原因。
很快就投入令人向往的自然语言处理（NLP工作），效率是相当快的。
参数和代码都是现成的，不就是改个文件地址训练么，数据量也不大，也就500M的数据罢了。大的话，他的电脑也跑不起来。
ive-saple的cbow大都比cbow效果好，ive-saple的skip-gra大都比skip-gra效果好。skip-gra大多数情况，也比cbow效果好。
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