word2vec特征
发表时间：2024-10-18 05:44:01
来源：网友投稿
Word2vec是一种将词汇转换成向量表示的技术。它通过考虑词汇在语境中的共现关系来学习词汇的向量表示。Word2vec主要有两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。CBOW通过预测中心词来学习周围词汇的向量表示，而Skip-gram则是通过预测周围词汇来学习中心词的向量表示。Word2vec的向量表示可以捕捉词汇的语义和语法关系，例如“king”和“queen”的向量表示在空间中距离较近，因为它们具有相似的含义。Word2vec还可以用于词义消歧、文本分类等任务。
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