Word2vec基础介绍（一）：主要概念和基本流程

最新推荐文章于 2025-10-27 22:54:06 发布
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本文介绍了word2vec的基本概念，包括单词的向量化表示，如稀疏向量和密集向量，以及word2vec的核心模型——CBOW和skip-gram。此外，还探讨了基于Hierarchical Softmax的模型，以降低计算复杂度。word2vec的主要流程包括分词、词典构造、树形结构构建以及训练词向量。

word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取词向量（word vector）的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。我在看了@peghoty所写的《word2vec中的数学以后》

1.单词的向量化表示

所谓的word vector，就是指将单词向量化，将某个单词用特定的向量来表示。将单词转化成对应的向量以后，就可以将其应用于各种机器学习的算法中去。一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。

所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，向量的分量只有一个1，其他全为0，1的位置对应该词在词典中的索引[1]

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Word2Vec词向量训练：从原理到实战，程序员必懂的NLP入门必修课
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词向量是自然语言处理（NLP）的“地基”——它将人类语言中的词转换为计算机能理解的数值向量，让模型学会“理解”词语间的语义关联。作为最经典的词向量模型，Word2Vec（2013年由Google提出）至今仍是NLP入门的核心知识点，也是后续学习BERT、GPT等大模型的前置技能。本文从现象观察（为什么词向量重要？）、技术解构（Word2Vec怎么工作？）、产业落地（企业怎么用？）、实战代码（程序员怎么练？）四个维度，帮你彻底搞懂Word2Vec词向量训练。
word2vec简介
不忘初心 方得始终
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简介 word2vec 是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效 工具，采用的模型有 CBOW（ Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型） 和 Skip-Gram 两种。 word2vec 代码链接为： https://code.google.com/p/word2vec/， 遵循 Apache License 2.0 开源协议
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本章是对于深度学习中一些库的手写实现，我个人认为这一块是最重要的，因为我认为如果仅仅只是知道深度学习某些结构的原理而不去动手实现，并不能很好的理解深度学习，也不能体会到其中的精髓，因此，在这一章中我会花费大量时间去尽量实现一些常用的库或结构方法。本篇博客就是对word2vec的手写实现和理解。如有错误欢迎指出。例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
图解Word2vec
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作者： 龙心尘 时间：2019年4月 出处：https://blog.youkuaiyun.com/longxinchen_ml/article/details/89077048 审校：龙心尘 作者：Jay Alammar 编译：张秋玥、毅航、高延 嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键...
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qq_41298763的博客
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Text2vec 的输入是整个文本序列，输出是文本序列对应的向量表示。Word2vec 的训练目标是最小化相似单词在空间中的距离或最大化不相似单词在空间中的距离。Text2vec 的训练目标是最小化文本之间的距离或最大化相似文本的相似度。Text2vec 和 Word2vec 都是用于将文本（文本中的单词或字符）转换为向量的方法。Word2vec 的输入是单个单词，输出是单词对应的向量表示。Text2vec 通常用于处理整个文本序列的任务，如文本分类、文本相似度计算、文本聚类等。
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简单讲解word2vec及其代码
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