Word2vec 模型是一种用于将词语转换为向量表示的工具。
想象一下,我们有很多很多的词语,就像一个个不同的小盒子。Word2vec 模型的作用就是给每个小盒子都找到一个对应的位置,这个位置用一个向量来表示。这样,意思相近的词语在这个"向量空间"里就会离得比较近。
比如"猫"和"狗",因为它们都是宠物,所以在 Word2vec 生成的向量空间中,它们对应的向量距离就会比较近。而"猫"和"飞机",因为它们毫无关系,所以对应的向量距离就会很远。
Word2vec 模型有两种主要的训练方法,Skip-gram 和 Continuous Bag of Words(CBOW)。Skip-gram 是通过中心词来预测周围的词,CBOW 则是通过周围的词来预测中心词。通过大量的文本数据进行训练后,Word2vec 可以得到高质量的词向量,这些词向量可以用于很多自然语言处理任务,比如文本分类、情感分析、机器翻译等。