Word2Vec 是一种将词汇转换为向量表示的算法，它能够捕捉词汇的语义和上下文信息。通过 Word2Vec，我们可以将自然语言中的词汇表示成具有丰富语义信息的向量，这些向量可以在很多自然语言处理任务中发挥作用。
Word2Vec 的工作原理
Word2Vec 主要有两种实现方式：Continuous Bag-of-Words (CBOW) 和 Skip-Gram。
- 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。
Word2Vec 的应用
Word2Vec 在自然语言处理中有广泛的应用，例如：
- 语义相似度: 计算词汇之间的语义相似度。
- 词性标注: 根据上下文信息判断词汇的词性。
- 文本分类: 将文本分类到不同的类别。
图像示例
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更多关于 Word2Vec 的信息，您可以访问 Word2Vec 教程。