word如何用公式求積？1簡單我們再打開WORD要?jiǎng)偨▊€(gè)空白區(qū)域的文檔，最好別有數(shù)據(jù)格式，圖中。2接著我們再點(diǎn)上方的【表格】，在彈出的選項(xiàng)點(diǎn)【直接插入】，二級選項(xiàng)再點(diǎn)【表格】，如圖1。3然后再我們只要

word如何用公式求積？

1簡單我們再打開WORD要?jiǎng)偨▊€(gè)空白區(qū)域的文檔，最好別有數(shù)據(jù)格式，圖中。

2接著我們再點(diǎn)上方的【表格】，在彈出的選項(xiàng)點(diǎn)【直接插入】，二級選項(xiàng)再點(diǎn)【表格】，如圖1。

3然后再我們只要?jiǎng)偨ㄒ粋€(gè)表格，格式如下圖，不要亂改格式，空間四邊形。

4之后我們?nèi)缓筝斎霙]有要求積的數(shù)據(jù)，默認(rèn)情況下，橫向每個(gè)單元格是A1，A2，A3.....這樣的排列順序，縱向是B1、B2、B3....那樣的話順序排列，圖中。

5然后我們在上面點(diǎn)擊【再插入】，在選項(xiàng)里點(diǎn)擊【公式】，圖中。

6然后再我們再打開如圖的公式窗口，鍵入【PRUDICT】公式，這個(gè)是求積專用，空間四邊形。

7然后把后面我們輸入輸入求積的數(shù)據(jù)，那就是數(shù)據(jù)單元格的默認(rèn)名稱，在括號里鍵入名稱并隔開即可解決，默認(rèn)是求積，如圖。

8然后把下面的設(shè)置不必須鍵入，我們直接點(diǎn)擊考慮即可，如圖1。

9最后我們就求積完成啦，得到了運(yùn)算結(jié)果，圖中。

word2vec的原理，詞向量計(jì)算句子的概率是多少？

Embedding問題一直是NLP領(lǐng)域里非常比較熱門問題。近十多年來，有很多工作是依靠RNN、CNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對詞進(jìn)行組合（compositionoperators）以能得到句子它表示，但這大部分也是監(jiān)督自學(xué)，因?yàn)槟硞€(gè)特定領(lǐng)域的特定需求，能夠得到的句子向量的通用型不強(qiáng)。

NIPS15的論文，來自Ryan Kiros等人做出的skip-thoughtvectors受Word2vec中skip-gram的啟發(fā)，把詞級別的Embedding儲存到句子級別Embedding，模型稱作skip-thought，得到的句子向量一般稱skip-thoughtvectors.

這篇論文的優(yōu)點(diǎn)主要注意有2點(diǎn)：

1）skip-thought是無專門監(jiān)督的通用式句子它表示方法，借用書中文本的連續(xù)性，訓(xùn)練一個(gè)編碼器-解碼器模型，借著重建一個(gè)句子段落的周圍句子，令語義和句法上相似的句子有相象的向量它表示。

2）skip-thought的另一個(gè)貢獻(xiàn)是vocabularymapping。介紹了一種簡單的詞匯擴(kuò)展方法，將未被視為訓(xùn)練的單詞編碼，讓詞匯量可以不擴(kuò)大到一百萬個(gè)單詞。相對于沒在訓(xùn)練集再次出現(xiàn)的詞，按照mappingreturningwordembeddingpre-trainedreturningword2vec，用一個(gè)沒有正則的L2學(xué)得反照矩陣W，讓橫豎斜的詞向量都能在skip-thought中有個(gè)最合適的表示。Embedding問題一直都是NLP領(lǐng)域里極為太熱門問題。近年來，有很多工作是依靠RNN、CNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對詞進(jìn)行陣列（compositionoperators）以能夠得到句子來表示，但這大部分是監(jiān)督和指導(dǎo)學(xué)，根據(jù)某個(gè)特定領(lǐng)域的特定需求，能得到的句子向量的通用型不強(qiáng)。

NIPS15的論文，不知從何而來Ryan Kiros等人提議的skip-thoughtvectors受Word2vec中skip-gram的啟發(fā)，把詞級別的Embedding擴(kuò)大到句子級別Embedding，模型稱作skip-thought，我得到的句子向量稱為skip-thoughtvectors.

這篇論文的優(yōu)點(diǎn)主要注意有2點(diǎn)：

1）skip-thought是無監(jiān)督的通用式句子意思是方法，借用書中文本的連續(xù)性，訓(xùn)練一個(gè)編碼器-解碼器模型，借著重新修復(fù)一個(gè)句子段落的周圍句子，使得語義和句法上有幾分相似的句子有幾乎一樣的向量它表示。

2）skip-thought的另一個(gè)貢獻(xiàn)是vocabularymapping。推薦了一種簡單的詞匯儲存方法，將未被納入訓(xùn)練的單詞編碼，讓詞匯量可以向外擴(kuò)展到一百萬個(gè)單詞。這對沒在訓(xùn)練出現(xiàn)的詞，按照mappingfromwordembeddingpre-trainedfromword2vec，用一個(gè)沒有正則的L2學(xué)得映到矩陣W，使得輸入的詞向量都能在skip-thought中有另一個(gè)合適的可以表示。

skip-thought的結(jié)構(gòu)是一個(gè)encoder-decoder模型，encoder你們負(fù)責(zé)把詞序列編碼成一個(gè)句子向量，decode單獨(dú)化合該句子的上下文向量。encoder輸出一個(gè)向量，decoder在這個(gè)向量的基礎(chǔ)上生成一個(gè)句子。無關(guān)encoder和decoder的結(jié)構(gòu)你選擇上論文中也做了幾個(gè)你選擇實(shí)驗(yàn)，以及ConvNet-RNN,RNN-RNN，LSTM-LSTM，加入attentionmechanism等。

skip-thought在8個(gè)任務(wù)上使用線性模型對向量通過評估：語義、釋義檢測、圖像句子排序、問題類型分類和4個(gè)情緒和主觀性數(shù)據(jù)集分類問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果因?yàn)椋簊kip-thought這個(gè)可以才能產(chǎn)生水平距離通用的相對穩(wěn)健的句子意思是，并在實(shí)踐中表現(xiàn)良好素質(zhì)。

下圖就對句子接受向量可以表示之后，參照cosine相似度計(jì)算出出去的句子結(jié)果：