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\(Q_\theta(D=1 | w, h)\) 은 학습된 embedding vectors \(\theta\) 에 대해 계산된 dataset\(D\) 내 컨텍스트\(h\) 에서 보여지는 단어 (\(w\) 의 모델에 대해서 이진 로지스틱 회귀 확률인 조건이다. 실제로 노이즈 분포로부터 대조되는 단어는 찾아냄으로써 기대값을 가늠한다 (즉, Monte Carlo average 를 계산한다).

word2vec 모델 (Edit this file)

"대조되는 단어는 찾아냄으로써"

"대조되는 단어를 찾아냄으로써"

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