skip-thought

Skip-thought vectors是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它能够将文本转化为固定长度的向量表示。这种模型的核心思想是利用句子中的上下文信息来预测下一个单词，从而生成一个连续的词向量序列。Skip-thought vectors具有很好的语义表达能力和泛化能力，可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 总之，skip-thought vectors是一种强大的自然语言处理工具，它能够有效地捕捉文本中的语义信息，为各种应用提供有力的支持。