Skip-gram

Skip-gram是一种用于训练词向量的模型，它基于Word2Vec算法。该模型通过预测给定单词周围的上下文单词来学习单词的向量表示。在Skip-gram模型中，输入是一个单词，输出是与该单词相关的上下文单词。模型的目标是最小化输入单词和输出上下文单词之间的差距。Skip-gram模型具有高效性和灵活性，可以处理大规模的数据集，并且能够捕捉到单词之间的语义和语法关系。它在自然语言处理、信息检索和推荐系统等领域有广泛的应用。