word2vec

Word2Vec是一种用于生成词向量的模型，它可以将单词映射到一个多维空间中，使得具有相似含义的单词在该空间中距离较近。这种模型在自然语言处理、信息检索等领域有着广泛的应用。Word2Vec通过训练大量文本数据来学习单词之间的语义关系，可以捕捉到单词的上下文信息和语法结构。它支持多种训练算法，包括连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram模型。此外，Word2Vec还提供了一些高级功能，如负采样、层次Softmax等，以提高训练效率和性能。总之，Word2Vec是一种强大而灵活的工具，可以帮助我们更好地理解和利用自然语言数据。