基于Word2Vec的文本关键词抽取方法

        大多数人都是将Word2Vec作为词向量的等价名词，也就是说，纯粹作为一个用来获取词向量的工具，关心模型本身的读者并不多。 可能是因为模型过于简化了，所以大家觉得这样简化的模型肯定很不准确，所以没法用，但它的副产品词向量的质量反而还不错。 没错，如果是作为语言模型来说，Word2Vec实在是太粗糙了。

        但是，为什么要将它作为语言模型来看呢？ 抛开语言模型的思维约束，只看模型本身，我们就会发现，Word2Vec的两个模型 —— CBOW和Skip-Gram —— 实际上大有用途，它们从不同角度来描述了周围词与当前词的关系，而很多基本的NLP任务，都是建立在这个关系之上，如关键词抽取、逻辑推理等。

        有心想了解这个系列的读者，有必要了解一下Word2Vec的数学原理。当然，Word2Vec出来已经有好几年了，介绍它的文章数不胜数，这里我推荐peghoty大神的系列博客： http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969519 为了方便读者阅读，我还收集了两个对应的PDF文件：

    word2vector中的数学原理详解.pdf https://spaces.ac.cn/usr/uploads/2017/04/2833204610.pdf

    Deep Learning 实战之 word2vec.pdf