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word2vec是一种计算模型，旨在将词汇表中的每个词映射到一个固定大小的向量空间中。它的核心思想是通过上下文来学习单词的向量表示，使得语义相似的词在向量空间中彼此接近。 word2vec模型主要包括两种架构：连续词袋（CBOW）和Skip-Gram。CBOW模型通过一个词的上下文（即周围的词）来预测这个词，而Skip-Gram则相反，用一个词来预测其上下文。 在训练过程中，word2vec利用了神经网络的技术。每个词被转换成一个向量，这个向量作为神经网络的输入。通过不断调整这些向量，使得模型能够更好地预测上下文中的词。这个过程称为“训练”，它通过大量的文本数据迭代进行。 具体来说，word2vec使用了一种叫做“负采样”的技术来提高训练效率。在每次训练迭代中，除了正样本（真实的上下文词）外，模型还会随机选择一些负样本（非上下文词）。这样，模型不仅学习如何将正样本与输入词关联起来，还学习如何将负样本排除在外。 经过足够的训练后，每个词的向量捕获了丰富的语义和语法信息。这些向量可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。 总结来说，word2vec通过上下文信息，利用神经网络和负采样技术，为词汇表中的每个词生成一个固定大小的向量。这种向量表示不仅高效，而且能够捕捉到词与词之间的复杂关系。 word2vec的向量生成技术，为自然语言处理领域带来了革命性的进步，极大地推动了语言理解和机器学习的发展。