怎样评价基于共现矩阵的Word Embedding的降维维度和窗口大小的好坏
只有些直觉上的解释，比如每个维度可能对应了语义上的某个factor。维度太高，参数多，容易overfit，可能词向量抓住了一些词跟词的noisy correlations。如果维度太低，那能抓住的factor就太少了，容易underfit。
【怎样评价基于共现矩阵的Word Embedding的降维维度和窗口大小的好坏】 窗口大小是完全类似的。窗口大了，因为巧合出现在同一上下文的词会变多。窗口小了，许多本来相关的词，因为离的远，没包括在上下文之内。
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