Word2Vec 是一种将单词映射到向量空间的技术，常用于自然语言处理。以下是一个简单的 Word2Vec 教程。

基本概念

Word2Vec 主要有两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和 Skip-gram。它们的基本思想是将单词转换成向量，从而可以在向量空间中进行语义分析。

CBOW 模型

CBOW 模型预测当前单词基于其上下文单词。例如，如果我们想要得到“king”的向量表示，CBOW 会使用“queen”和“prince”等单词作为上下文。

Skip-gram 模型

Skip-gram 模型则相反，它预测给定单词的上下文。例如，如果我们给“king”的向量，Skip-gram 会尝试预测“queen”或“prince”。

实践示例

以下是一个简单的 CBOW 模型的 Python 实现：

# 示例代码，用于演示 CBOW 模型的基本结构

更多细节和示例代码，请参考本站的 Word2Vec 代码示例。

资源

Word2Vec 图解

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