Word2Vec 词嵌入
一般来说，Word2Vec 方法由两部分组成。首先是将高维 one-hot 形式表示的单词映射成低维向量。例如将 10，000 列的矩阵转换为 300 列的矩阵，这一过程被称为词嵌入。第二个目标是在保留单词上下文的同时，从一定程度上保留其意义。Word2Vec 实现这两个目标的方法有 skip-gram 和 CBOW 等，skip-gram 会输入一个词，然后尝试估计其它词出现在该词附近的概率。还有一种与此相反的被称为连续词袋模型（Continuous Bag Of Words，CBOW），它将一些上下文词语作为输入，并通过评估概率找出最适合（概率最大）该上下文的词。
对于连续词袋模型而言，Mikolov 等人运用目标词前面和后面的 n 个词来同时预测这个词。他们称这个模型为连续的词袋（CBOW），因为它用连续空间来表示词，而且这些词的先后顺序并不重要。
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