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摘要
摘要
词向量层是许多自然语言处理模型中的底层组成部分，而该层通常具有巨
大的参数量。以往的词向量压缩方案包括低秩矩阵分解和矢量量化等方法，虽然
能有效地减少词向量层的参数量，但存在以下问题：一是它们未能充分利用单
词分布的长尾特性来进行词向量压缩，二是未能解决如何在压缩率和模型精度
损失之间平衡的问题。通常的做法是通过实验．随机设置几组不同的压缩率参数
值，并选择其中模型精度损失较小的一组作为最终结果。然而，这种方法存在一
定
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