一文彻底搞懂Embedding - Word2Vec（Skip-Gram和CBOW）

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Word2Vec Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入（Word Embedding）技术， 它能够将单词表示为高维空间中的密集向量，从而捕捉单词之间的语义和语法关系。 Word2Vec主要包含两种模型：Skip-Gram（跳字模型）和CBOW（Continuous Bag of Words，连续词袋模型）。 Skip-Gram与CBOW模型的主要差异在于训练方式：Skip-Gram 通过中心词预测上下文词汇 ，类似于 “由点及面” 的扩展；而CBOW则是 利用上下文词汇预测中心词 ，类似于 “由面定点” 的填充。 前者注重于从局部到整体的推理，后者则强调整体对局部的反映。 Word2Vec 一、 Word2Vec Word2Vec ： 一种基于神经网络的词嵌入技术，它的目标是将单词映射到实数向量空间中，使得语义相似的单词在向量空间中的距离较近。 这种映射是通过在大规模文本语料库上训练神经网络模型来实现的。 Word2Vec通过学习单词的共现信息，能够在向 ………………………………