Word2Vec —— 深度学习的一小步，自然语言处理的一大步

引言 Word2Vec 模型用来学习单词的向量表示，我们称为「词嵌入」。通常作为一种预处理步骤，在这之后词向量被送入判别模型（通常是 RNN）生成预测结果和执行各种有趣的操作。   为什么要学习 word2vec 图像和声音处理系统所需丰富、高维的数据集，按各原始图像的像素强度被编码为向量的形式，所有信息都被编码在这样的数据中，因此就可以在系统中建立各种实体（如 cat 和 dog）之间的关系。

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