Word2Vec 简介

Word2Vec 是一种将词汇转换为向量表示的方法，常用于自然语言处理（NLP）领域。它能够捕捉词汇之间的语义关系，从而在机器学习任务中提高性能。

Word2Vec 的工作原理

Word2Vec 主要有两种算法：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和 Skip-gram。

• CBOW：通过预测中心词周围的词汇来学习词汇向量。
• Skip-gram：通过预测中心词来学习词汇向量。

Word2Vec 的应用

Word2Vec 在许多 NLP 任务中都有应用，例如：

• 文本分类：将文本转换为向量表示，然后使用机器学习算法进行分类。
• 情感分析：分析文本的情感倾向。
• 机器翻译：将一种语言的词汇转换为另一种语言的词汇。

图片示例

更多信息

想要了解更多关于 Word2Vec 的信息，可以访问 Word2Vec 的 GitHub 仓库。