word2vec

Word2Vec 是一种词嵌入模型，用于将文本中的单词映射到一个固定大小的向量空间中。它的主要目的是通过计算单词之间的相似度来增强自然语言处理的性能。Word2Vec 通常用于文本分类、机器翻译、信息检索等任务。它使用了两种模型：CBOW 和 Skip-gram。前者预测目标单词，后者预测上下文单词。