word2vec（一） CBOW与Skip-Gram模型基础

1. 词向量 词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式，顾名思义，词向量 就是把一个词表示成一个向量。这样做的初衷就是机器只认识0 1 符号。所以，词向量是自然语言到机器语言的转换。 Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也

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