[NLP]word2vec原理_doufuxixi的博客 📚

大家好，今天我们要聊聊的是一个非常有趣且实用的话题——word2vec！🚀 word2vec是一种用于将文本中的词语转换为数值向量的算法。它主要分为两种模型：CBOW（连续词袋模型）和Skip-gram。这两种模型都旨在捕捉词语之间的关系，并通过神经网络进行训练。

首先，我们来看一下CBOW模型。它的工作方式是根据上下文词语预测中间词语。例如，如果我们有句子"我喜欢吃苹果"，CBOW会尝试根据"我"和"吃"这两个词来预测"喜欢"这个词。🎯

接着是Skip-gram模型，它正好相反，它是用中间词去预测上下文词。还是上面的例子，Skip-gram会使用"喜欢"这个词去预测"我"和"吃"这两个词。🔄

这两种模型的核心思想都是为了更好地理解词语之间的关系，从而让计算机能够更好地处理自然语言。它们的应用范围非常广泛，从搜索引擎到聊天机器人，都能看到word2vec的身影。🌐

希望大家通过这篇文章能对word2vec有一个基本的理解，如果有什么问题或者想要了解更多内容，欢迎留言讨论！💬

NLP word2vec 自然语言处理