_word2vec基本原理简介(一) 🌟_

在自然语言处理领域，word2vec是一个非常重要的模型。它通过将词语映射为向量空间中的点，使得语义相似的词在向量空间中彼此靠近。这种技术不仅提高了计算效率，还让机器更好地理解人类语言。

模型背景 📖

由Yoshua Bengio等人开创性的研究引领，word2vec进一步发展了神经网络语言模型的思想。其核心思想是通过上下文预测目标词或反之，利用简单的神经网络架构快速训练大规模词汇表的词嵌入。这种方法极大地简化了传统方法复杂的计算流程。

两种主要算法 🔧

word2vec主要包括CBOW（连续词袋）和Skip-Gram两种模式。CBOW侧重于根据周围词语来预测中心词；而Skip-Gram则相反，是从中心词出发去推测周边词语。两者各有千秋，在不同场景下表现出色。

总之，word2vec作为现代NLP的基础工具之一，为我们打开了通向智能对话系统的大门！🚀