15、高级特征工程与自然语言处理算法：基于分布相似性的词向量表示及Word2Vec模型解析-优快云博客

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高级特征工程与自然语言处理算法：基于分布相似性的词向量表示及Word2Vec模型解析

在自然语言处理（NLP）领域，理解词语的含义并将其有效表示是一项关键任务。基于分布相似性的表示方法为此提供了一种强大的解决方案，而Word2Vec模型则是实现这一目标的重要工具。本文将深入探讨基于分布相似性的表示方法，并详细解析Word2Vec模型的组成部分、工作原理及实现步骤。

1. 基于分布相似性的表示方法

分布相似性是NLP中一个古老而强大的概念。著名语言学家John Firth曾说：“You shall know the word by the company it keeps.” 这意味着，通过考虑一个词出现的上下文，我们可以更好地理解其含义。例如，要理解 “banking” 这个词的含义，我们可以收集包含该词的数千个句子，然后观察与 “banking” 一同出现的其他词语，从而推断其使用的上下文。

graph LR
    A[包含“banking”的句子] --> B[提取上下文词语]
    B --> C[理解“banking”含义]

在以下两个句子中：
- Sentence 1: The banking sector is regulated by the government
- Sentence 2: Banking institutions need some technology to change their traditional operations.

“banking” 经常与 “government”、“d