Skip-gram

Skip-gram是一种用于训练词向量模型的算法，由斯坦福大学的Mikolov等人于2013年提出。它基于Word2Vec模型，旨在将单词映射到高维空间中的向量表示，使得语义上相似的单词在向量空间中距离较近。Skip-gram通过预测给定单词的上下文来训练模型，即给定一个单词，预测它周围的其他单词。这种预测任务可以通过最大化目标函数来实现，其中目标函数衡量了实际上下文与预测上下文之间的相似度。Skip-gram模型具有高效和可扩展性的优点，适用于大规模数据集和复杂的语言任务。它在自然语言处理、信息检索和机器翻译等领域取得了广泛的应用。