Word2Vec 是自然语言处理领域的重要技术，能够将词语转化为数学向量，捕捉语义关系。以下是核心知识点梳理：
1. 基础概念
- 词向量：用高维向量表示词语，例如 "苹果" 可能被映射为
[0.2, -0.5, 1.3, ...] - 分布式表示：词语的意义通过与其他词的共现关系隐含在向量中
- 上下文窗口：模型通过观察词语周围若干词来学习其特征
2. 核心模型
2.1 Word2Vec 架构
- CBOW（Continuous Bag of Words）：通过上下文预测目标词
- Skip-gram：通过目标词预测上下文词
- 负采样：优化训练效率的技巧（可参考 /tutorials/word_embeddings）
2.2 向量特性
- 词相似度：使用余弦相似度计算 "猫" 和 "狗" 的关联性
- 类比推理：如 "国王 : 王后 = 男人 : 女人" 的向量关系
- 降维优势：将词语从数万维压缩到 100-300 维
3. 实践应用
- 文本分类：将词语向量输入神经网络进行特征提取
- 机器翻译：作为词嵌入层提升翻译质量
- 推荐系统：通过用户行为序列学习物品关联性
4. 工具与资源
- 📚 推荐阅读：深度学习基础 了解相关数学知识
- 🛠️ 实战项目：使用 TensorFlow 实现 Word2Vec
- 🌐 在线工具：词向量可视化演示
5. 常见问题
- ❓ 如何选择模型参数？建议参考 Hyperparameter 指南
- ⚠️ 遇到训练缓慢怎么办？可尝试负采样或减小窗口大小
- 🔄 如何提升向量质量？增加训练数据量和调整学习率
通过持续学习和实践，您将掌握用 Word2Vec 解决实际问题的能力！😺