Skip-gram

Skip-gram是一种用于训练词向量的神经网络模型，由斯坦福大学的Mikolov等人于2013年提出。该模型基于单词共现矩阵，通过预测给定单词的上下文单词来学习词向量。Skip-gram模型的核心思想是使用输入单词的上下文信息来预测输出单词，从而捕捉到单词之间的语义和语法关系。在训练过程中，Skip-gram模型通过最小化输入单词与上下文单词之间的误差来优化词向量。Skip-gram模型的优点包括高效、可扩展性和能够捕捉到丰富的语义信息。它在自然语言处理领域具有广泛的应用，如情感分析、文本分类和机器翻译等任务中取得了显著的成果。