我通常将unk'value设置为随机分布向量或0-向量。
我认为它的表现还不错，但是在大多数情况下，对于许多任务来说也不是最好的。
但是我很好奇处理“ unk”字向量的最佳方法，感谢任何有用的建议。
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如果要训练单词向量，最常见的策略是完全丢弃低频词。 （在Google最初的min_count，Python gensim word2vec.c等中，Word2Vec设置就是这样做的。）
在序列学习场景中，是否需要记住某物在某个特定位置会更常见，而不是普通的word2vec。 （如果这是您的担忧，则可以让您的问题更具体地说明为什么以及如何使用单词向量。）