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word2vec是一種打算模型，旨在將辭彙表中的每個詞映射到一個牢固大小的向量空間中。它的核心頭腦是經由過程高低文來進修單詞的向量表示，使得語義類似的詞在向量空間中相互瀕臨。 word2vec模型重要包含兩種架構：持續詞袋（CBOW）跟Skip-Gram。CBOW模型經由過程一個詞的高低文（即四周的詞）來猜測這個詞，而Skip-Gram則相反，用一個詞來猜測其高低文。 在練習過程中，word2vec利用了神經網路的技巧。每個詞被轉換成一個向量，這個向量作為神經網路的輸入。經由過程壹直調劑這些向量，使得模型可能更好地猜測高低文中的詞。這個過程稱為「練習」，它經由過程大年夜量的文本數據迭代停止。 具體來說，word2vec利用了一種叫做「負採樣」的技巧來進步練習效力。在每次練習迭代中，除了正樣本（實在的高低文詞）外，模型還會隨機抉擇一些負樣本（非高低文詞）。如許，模型不只進修怎樣將正樣本與輸入詞關聯起來，還進修怎樣將負樣本打消在外。 經過充足的練習後，每個詞的向量捕獲了豐富的語義跟語法信息。這些向量可能用於各種天然言語處理任務，如文本分類、感情分析跟呆板翻譯。 總結來說，word2vec經由過程高低文信息，利用神經網路跟負採樣技巧，為辭彙表中的每個詞生成一個牢固大小的向量。這種向量表示不只高效，並且可能捕獲到詞與詞之間的複雜關係。 word2vec的向量生成技巧，為天然言語處理範疇帶來了革命性的進步，極大年夜地推動了言語懂得跟呆板進修的開展。