Word2Vec，此向量维度，以及训练数据集单条数据的大小，举例说明；Skip-gram模型实现词嵌入；热编码（One-Hot Encoding）和词向量；

目录

Word2Vec

Word2Vec，此向量维度，以及训练数据集单条数据的大小，举例说明

一、Word2Vec的词向量维度

二、训练数据集单条数据的大小

综上所述

热编码（One-Hot Encoding）和词向量

一、表示方式

二、维度与计算效率

三、语义捕捉能力

四、举例说明

Skip-gram模型实现词嵌入

Skip-gram模型实现词嵌入的步骤

1. 数据预处理

2. 构建训练数据

3. 定义Skip-gram模型

4. 训练模型

5. 使用词嵌入

说明Skip-gram模型的输入层、嵌入层和输出层是如何工作的

例子背景

输入层

嵌入层

输出层

注意事项

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Word2Vec

是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，它能够将词汇表中的单词或短语从词汇空间映射到向量的实数空间，捕捉单词之间的语义和语法关系。这种映射使得语义上相似的单词在向量空间中距离较近，从而可以方便地用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。

是的，Word2Vec 是通过神经网络学习的。具体来说，Word2Vec 使用了两种主要的神经网络模型架构来训练这些词向量：

1. 连续词袋模型（CBOW, Continuous Bag of Words）：
   • 在这个模型中，目标是预测当前词（也称为目标词）基于其上下文（即周围的词）。
   • 输入层是上下文词的词向量（通常是这些词的一个热编码