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（ ）方法是通过SVD分解的方式得到词向量的（ ）

[单选题]
（      ）方法是通过SVD分解的方式得到词向量的（      ） 
  • COALS
  • GloVe
  • HAL
  • LSA
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被发好人卡的奶糖很无语头像 被发好人卡的奶糖很无语

分析选项：

  • A COALS — 基于共现矩阵，但通常用SVD或其他分解，但不是最典型的“通过SVD得到词向量”的第一代表方法。

  • B GloVe — 基于共现矩阵的加权最小二乘模型，训练用梯度下降，不是直接用SVD分解。

  • C HAL — Hyperspace Analogue to Language，早期词向量方法，不一定特指SVD。

  • D LSA ✅ — 将“词-文档”矩阵（或词-上下文矩阵）做SVD降维得到词向量，是经典的基于SVD的词表示方法。

发表于 2026-01-20 11:35:37 回复(0)
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机器学习
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