Insight实体嵌入算法，嵌入更广泛的实体

来自Insight的JavedQadrud-Din开源了一种通用的实体嵌入算法，相比谷歌的word2vec模型能实现更广泛实体（包括名人、商家、用户等）的嵌入、更高的准确率以及少4个数量级的数据需求量。

最近，自然语言处理（NLP）领域最重要的进展之一是来自谷歌的一组研究人员（TomasMikolov,IlyaSutskever,KaiChen,GregCorrado,JeffreyDean）创建了word2vec，这是一种将单词表示为连续向量的技术，这种连续向量称为「嵌入」（embeddings）。

他们在亿个单词（已开源）上训练出的嵌入，成功地捕捉到了它们所代表的单词的大部分语义含义。从那以后，word2vec一直是自然语言处理的基本组成，为许多基于文本的应用程序（如分类、集群和翻译）提供了一个简单而高效的基础模块。

JavedQadrud-Din疑问是，类似于词汇内嵌的技术如何应用于其他类型的数据，比如人或企业。基于此，JavedQadrud-Din开发了一种新方法，使得企业能够将用户、客户和其他实体有效地表示，以便更好地理解、预测和服务他们。

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