word2vec

Word2Vec是一种用于生成词向量的模型，它可以将单词映射到高维空间中的向量。这些向量可以捕捉单词之间的语义和语法关系，例如相似性和相关性。Word2Vec有两种主要的训练方法：连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram模型。CBOW模型根据上下文预测目标单词，而Skip-gram模型则根据目标单词预测上下文。Word2Vec模型通常使用神经网络进行训练，并使用大量的文本数据来学习单词之间的关联。这些向量可以用于许多自然语言处理任务，例如情感分析、文本分类和机器翻译。总之，Word2Vec是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和处理自然语言数据。