Skip-gram

Skip-gram是一种用于自然语言处理和机器学习的算法，主要用于预测单词的上下文。它基于Word2Vec模型的一种变体，通过在大量文本数据中寻找单词的共现关系来训练模型。Skip-gram的核心思想是给定一个单词，预测其周围的单词。这种方法可以捕捉到单词之间的语义和语法关系，从而提高自然语言处理任务的性能。Skip-gram算法在许多应用中取得了显著的成功，如文本分类、情感分析、机器翻译等。