word2vec

Word2Vec是一种用于生成词向量的模型，它可以将文本中的每个单词映射到一个高维空间中的向量。这种模型可以捕捉到单词之间的语义和语法关系，从而使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。Word2Vec的训练过程通常采用两种算法：CBOW（连续词袋模型）和Skip-gram（跳字模型）。CBOW通过预测目标单词来学习上下文单词的表示，而Skip-gram则是通过目标单词来预测上下文单词。Word2Vec广泛应用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。