word2vec_skipgram

word2vec_skipgram是一种用于生成词向量的模型，它基于神经网络和自然语言处理技术。该模型通过学习给定上下文中单词之间的关系来预测目标单词，从而将每个单词映射到一个高维空间中的向量表示。这种表示可以捕捉到单词之间的语义和语法关系，并且具有很好的泛化能力。 word2vec_skipgram模型的核心思想是使用一个窗口大小来定义上下文，然后通过最大化目标单词出现的概率来训练模型。在训练过程中，模型会不断调整单词向量的值，以使得它们能够更好地反映出单词之间的关系。最终得到的词向量可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。