jasonwbw
commented
9 years ago 
看到这个图已经成功了，还是不要残卷人寰了。 其实就是把LDA和word2vec揉一起，z就是topic，三个架构可以看到分别是skipgram，skipgram，cbow。 学习算法依然是sgd，开源代码，基于gensim，听到就觉着很棒！https://github.com/largelymfs/topical_word_embeddings
效果挺不错的，毕竟是两个model的合体嘛，但是其实train是分开的。而且是巧用word2vec，把词改成tuple而已。文中对比了Document2Vec，不要轻信，因为昨天跟刘知远老师在网上聊，他之前没有看到mikolov的code和quoc的参数，所以应该是用的gensim的实现做的。需要验证下再来看，我看了gensim的code再来评论。
btw，word2vec使用的trick很多，是好model
点错了，下面写