CBOW

CBOW（连续词袋模型）是一种用于预测上下文单词的神经网络模型。与Skip-Gram模型相反，CBOW模型是从一个单词的上下文中预测目标单词。在训练过程中，CBOW模型会随机选择一个单词作为目标单词，并从该单词的上下文中选取一定数量的单词作为输入。然后，模型会学习这些输入单词与目标单词之间的映射关系。CBOW模型通常比Skip-Gram模型更快，因为它只需要处理一个单词的上下文，而不是整个句子。然而，CBOW模型可能会忽略单词的顺序信息，这在某些情况下可能会导致性能下降。