所谓的word vector，就是指将单词向量化，将某个单词用特定的向量来表示。将单词转化成对应的向量以后，就可以将其应用于各种机器学习的算法中去。一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。
所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，向量的分量只有一个1，其他全为0，1的位置对应该词在词典中的索引[1]。举例来说，如果有一个词典[“面条”,”方便面”,”狮子”]，那么“面条”对应的词向量就是[1,0,0]，“方便面”对应的词向量就是[0,1,0]。这种表示方法不需要繁琐的计算，简单易得，但是缺点也不少，比如长度过长（这会引发维数灾难），以及无法体现出近义词之间的关系，比如“面条”和“方便面”显然有非常紧密的关系，但转化成向量[1,0,0]和[0,1,0]以后，就看不出两者有什么关系了,因为这两个向量相互正交。当然了，用这种稀疏向量求和来表示文档向量效果还不错，清华的长文本分类工具THUCTC使用的就是此种表示方法
至于密集向量，又称distributed representation，即分布式表示。最早由Hinton提出，可以克服one-hot representation的上述缺点，基本思路是通过训练将每个词映射成一个固定长度的短向量，所有这些向量就构成一个词向量空间，每一个向量可视为该空间上的一个点[1]。此时向量长度可以自由选择，与词典规模无关。这是非常大的优势。还是用之前的例子[“面条”,”方便面”,”狮子”]，经过训练后，“面条”对应的向量可能是[1,0,1,1,0],而“方便面”对应的可能是[1,0,1,0,0]，而“狮子”对应的可能是[0,1,0,0,1]。这样“面条”向量乘“方便面”=2，而“面条”向量乘“狮子”=0 。这样就体现出面条与方便面之间的关系更加紧密，而与狮子就没什么关系了。这种表示方式更精准的表现出近义词之间的关系，比之稀疏向量优势很明显。可以说这是深度学习在NLP领域的第一个运用（虽然我觉得并没深到哪里去）
回过头来看word2vec，其实word2vec做的事情很简单，大致来说，就是构建了一个多层神经网络，然后在给定文本中获取对应的输入和输出，在训练过程中不断修正神经网络中的参数，最后得到词向量。
word2vec的语言模型
所谓的语言模型，就是指对自然语言进行假设和建模，使得能够用计算机能够理解的方式来表达自然语言。word2vec采用的是n元语法模型(n-gram model)，即假设一个词只与周围n个词有关，而与文本中的其他词无关。这种模型构建简单直接，当然也有后续的各种平滑方法[2]，这里就不展开了。
现在就可以引出其他资料中经常提到的CBOW模型和skip-gram模型了。其实这两个模型非常相似，核心部分代码甚至是可以共用的。CBOW模型能够根据输入周围n-1个词来预测出这个词本身，而skip-gram模型能够根据词本身来预测周围有哪些词。也就是说，CBOW模型的输入是某个词A周围的n个单词的词向量之和，输出是词A本身的词向量；而skip-gram模型的输入是词A本身，输出是词A周围的n个单词的词向量(对的，要循环n遍)。