NCE

NCE，全称为Negative Cosine Embedding，是一种用于文本表示学习的神经网络损失函数。它主要用于自然语言处理（NLP）领域，旨在通过对比正负样本来学习词语的语义表示。在NCE中，正样本指的是两个词语在语义上相关联的配对，而负样本则是随机选取的词语。通过计算正样本对的余弦相似度与负样本对的余弦相似度，NCE损失函数鼓励网络输出正样本对的相似度高于负样本对的相似度。NCE通过引入softmax层，将输入的词向量转换为概率分布，从而实现对词语的评分。这使得NCE在处理大规模词汇时，能够有效降低计算复杂度，并且能够捕捉词语之间的复杂关系。在实际应用中，NCE常用于词嵌入（Word Embedding）的学习，帮助模型更好地理解和处理文本数据。