本文介绍了一种基于wiki百科的词向量训练模型，详细展示了训练过程中的问题解决方法，包括下载资源、调整参数和处理错误。通过实例说明了如何找到与特定词汇相关的词，并讨论了模型的潜在应用。
一、结果预览
目标为求取python相关的内容为：
从结果上看，与python相关的内容为java、perl等编程语言
二、作用
个人简单理解：就是寻找相关的词，如上面的oython是一种编程语言，而perl、java等也是如此，但是又不是近义词，比如bash，bash是linux的命令处理器。
扩展用途：通过相关联的词进行分类、推荐（如广告推荐）、比较相似度等等；（个人觉得就是一个fuzzywuzzy更精确的版本）
理解可能不是很准确，可以参见以下：
关于其技术原理，可以参见链接: 全面理解word2vec.
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