一文全面了解word2vec（CBOW、Skip-Gram、层序softmax、负采样）

引言 在自然语言处理任务中，文本向量化往往是任务中必不可少的基础工作，因此如何更好地将文本向量化就显得尤为重要。词是自然语言文本中最小的语义单元，自然语言文本是由词序列构成的，因此如果能够完成对词的向量化，那么文本向量化的任务也就迎刃而解了。 词袋模型 词袋模型（bag of words）是最早的以词为基本处理单元的文本向量化方法，词袋模型通过先构建一个包含语料库中所有词的词典，然后根据词典完成对

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