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word2dev是Google在2013年开源的一款用于计算词向量的工具。
- 首先，word2dev可以在百万数量级的词典上和上亿的数据集上进行高效的训练
- word2dev得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性
word2dev算法的背后其实是一个浅层神经网络。另外需要指出的是，word2dev是一个计算word vector的开源工具，当我们在说word2dev算法的时候，其实就是指背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。
word2dev是从大量文本语料中，用无监督的方式学习语义知识的一种模型，广泛用于NLP。
word2dev其实就是通过学习文本，来用词向量的方式表征词的语义信息，也就是，通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。embedding其实就是一个映射，将单词从所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在的空间嵌入到一个新的空间中。