在自然语言处理领域，word2vec是一种非常经典的词嵌入模型。它通过将词语映射为向量，使得计算机能够更好地理解文本语义。简单来说，word2vec的核心思想是让相似的词在向量空间中彼此靠近，从而捕捉到词语之间的关系。🧐

word2vec主要有两种训练方法：Skip-Gram 和 CBOW（连续词袋模型）。其中，Skip-Gram是从中心词预测上下文，而CBOW则是从上下文推测中心词。这两种方式都能有效提取词汇间的关联性，但适用场景略有不同。💡

此外，word2vec还利用了负采样技术（Negative Sampling）来优化计算效率，避免了直接计算所有词的概率分布，大大提升了训练速度。🚀

总结来说，word2vec不仅为后续深度学习任务奠定了基础，也让机器“读懂”人类语言成为可能。🌟✨

NLP Word2Vec AI助手