NLP 中的 Word2Vec 训练课程

欢迎来到「NLP 中的 Word2Vec 训练」课程页面！本课程将带你深入了解自然语言处理（NLP）中的词向量表示方法，特别是 Word2Vec 这一经典模型。通过本课程，你将掌握如何利用 Word2Vec 进行文本数据的特征提取与语义分析。

课程概述 📘

Word2Vec 是由 Google 提出的一种高效词向量生成技术，能够将词语映射到高维向量空间中，捕捉词语之间的语义关系。本课程将从基础概念入手，逐步讲解 Word2Vec 的两种主要模型（CBOW 和 Skip-Gram），并结合实际案例展示其在 NLP 任务中的应用。

学习目标 🎯

• 理解词向量的基本概念与作用
• 掌握 Word2Vec 模型的原理与实现方式
• 学会使用 Word2Vec 进行文本相似度计算、词性分析等任务
• 熟悉常见的 NLP 应用场景（如情感分析、机器翻译等）

课程大纲 📚

1. 词向量的背景与意义

   • 传统 One-Hot 编码的局限性
   • 分布式表示的优势
   • Word2Vec 的核心思想

2. Word2Vec 模型详解

   • CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型
   • Skip-Gram 模型
   • 负采样与 Hierarchical Softmax 的对比

3. 实践操作

   • 使用 Gensim 库训练 Word2Vec 模型
   • 词向量的可视化（如 t-SNE）
   • 词相似度与类比任务的实现

4. 扩展应用

   • 文本分类与聚类
   • 词嵌入与深度学习模型的结合
   • 实际案例：基于 Word2Vec 的问答系统

扩展阅读 🔍

• 如需深入了解 NLP 的基础知识，可访问 NLP 入门课程。
• 了解更多关于词向量的进阶技术，可以学习 NLP 中的 GloVe 模型。