?NCE的中文翻譯是“負采樣估計”。它是一種用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，最初是由Google的Thomas Mikolov等人提出的。它被廣泛應(yīng)用于自然語言處理和推薦等領(lǐng)域。

NCE是一種對數(shù)線性模型，它通過對噪聲分布進行采樣來近似目標函數(shù)。在訓練過程中，NCE會隨機從噪聲分布中抽取一些負樣本，并將其與真實的正樣本一起輸入到模型中進行訓練。這樣可以有效地降低計算復雜度，并且能夠更好地應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

在使用NCE時，需要提前確定噪聲分布和正樣本的比例。通常情況下，噪聲分布可以選擇為詞頻分布或者均勻分布。而正樣本則是指我們要預測的目標詞匯。

NCE的主要作用是解決softmax函數(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上計算復雜度高的問題。由于softmax需要對所有詞匯進行歸一化操作，因此當數(shù)據(jù)集很大時，計算量會非常大。而NCE通過采樣負樣本來近似目標函數(shù)，從而有效地降低了計算復雜度。

除了在自然語言處理領(lǐng)域，NCE也被廣泛應(yīng)用于推薦中。在推薦中，NCE可以幫助我們更好地處理大規(guī)模的用戶行為數(shù)據(jù)，并且能夠提高推薦效果。

例句參考：

1. NCE是一種有效的訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)。

2. 在使用NCE時，需要提前確定噪聲分布和正樣本的比例。

3. NCE通過采樣負樣本來近似目標函數(shù)，從而有效地降低了計算復雜度。

4. NCE不僅適用于自然語言處理領(lǐng)域，也廣泛應(yīng)用于推薦中。

5. 使用NCE可以幫助我們更好地處理大規(guī)模的用戶行為數(shù)據(jù)，并提高推薦效果。