Word2Vec 是一种将词汇转换为向量表示的算法，它可以将单词转换成固定大小的向量，这些向量可以捕获单词的语义信息。这种表示方法在自然语言处理领域得到了广泛的应用。

主要概念

  • 词语嵌入（Word Embedding）：将词汇映射到向量空间。
  • 相似度：通过向量之间的距离来衡量词语的相似度。
  • 上下文：Word2Vec 通过上下文来学习词语的表示。

Word2Vec 的类型

  • CBOW（Continuous Bag-of-Words）：通过上下文预测中心词。
  • Skip-Gram：通过中心词预测上下文。

应用

  • 语义相似度：比较两个词语的语义相似度。
  • 词性标注：根据上下文判断词语的词性。
  • 文本分类：将文本分类到不同的类别。

扩展阅读

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Word2Vec 图解