词向量的变化
word2vector word2vec来源于2013年的论文《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》，它的核心思想是通过词的上下文得到词的向量化表示，有两种训练方式：CBOW（通过附近词预测中心词）、Skip-gram（通过中心词预测附近的词） 前世今生： NGRAM：将词当成一个离散的单元（因此存在一定的局限性，
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