Word2Vec 是一种将单词转换为向量表示的方法，这种向量表示能够捕捉单词的语义和语法关系。它由 Google 的 Google Brain 团队在 2013 年提出，自那以来，Word2Vec 已经成为自然语言处理领域的一个热门话题。
Word2Vec 的工作原理
Word2Vec 使用两种主要的模型来生成词向量：连续词袋（CBOW）和 Skip-gram。CBOW 模型通过预测一个词来预测其上下文，而 Skip-gram 模型则是通过预测上下文来预测一个词。
- CBOW 模型：假设我们有一个上下文窗口，它包含与目标词相邻的词。CBOW 模型会尝试预测这个目标词。
- Skip-gram 模型：与 CBOW 模型相反，Skip-gram 模型会尝试预测一个词的上下文。
Word2Vec 的应用
Word2Vec 的应用非常广泛，以下是一些常见的应用场景：
- 语义相似度：Word2Vec 可以用来计算两个词之间的语义相似度。
- 文本分类：Word2Vec 可以用来提取文本的特征，从而进行文本分类。
- 机器翻译：Word2Vec 可以用来将源语言单词转换为向量，然后根据目标语言单词的向量来预测翻译。
图片示例
以下是 Word2Vec 模型的一个简单示例：
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Word2Vec 的信息，可以阅读以下文章：