一、词向量表示与计算
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构建词向量：利用分布式假设，从大量文本里构建词向量模型。就像 Word2Vec 里的 Skip-gram 和 CBOW 算法，它们通过词的上下文信息来得到词的向量表示。这样得到的向量能抓住词的语义特点哦。比如"美丽"和"漂亮"的向量在空间里就会离得近。
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找近义词：根据词向量空间里向量的距离可以找近义词。要是两个词在很多相似的语境里出现，那它们的向量距离就近，就像"美丽"和"漂亮"。这样在找近义词的时候就很方便啦。
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算语义相似度：能算两个词或短语的语义相似度。"汽车"和"轿车"语义相似度高，"汽车"和"香蕉"就很低。在智能客服和信息检索里，用这个就能更好地明白用户的查询意图，找信息就更准更快。比如用户搜"如何购买汽车保险"，系统就能根据语义相似度找出关键信息，给用户相关的内容。
二、语言模型
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预测下一个词：语言模型根据分布式假设，用前面的文本内容来猜下一个可能出现的词。比如"我喜欢吃苹果，因为它很_"，模型就能猜出可能是"甜""美味"啥的。这在输入法自动补全和文本生成里很有用，能提高输入效率和文本质量。
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判断句子合理不：看看一个句子是不是合理、符合语言习惯。要是一个句子里的词的组合方式在训练数据里很少见或者不符合常见的语言模式，那这个句子就不太合理。比如"我吃饭在桌子"就不太对。
三、机器翻译
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词对齐：在不同语言之间找到对应的词。通过分布式假设，找在两种语言里上下文相似的词对齐。比如英语" I love apples"和法语"J'aime les pommes"里，"love"和"aime"、"apples"和"pommes"就会被认为是对应的词，这样就能帮助建立翻译模型啦。
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训练翻译模型：用大量的平行语料库，根据分布式假设学习不同语言的词、短语甚至句子的表示，这样翻译模型就能更好地抓住两种语言的对应关系，翻译得更准更顺。比如把中文"今天天气很好"翻译成英文"Today's weather is very good"的时候，翻译模型通过学习大量类似句子就能准确翻译。
四、文本分类与情感分析
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提取特征：把文本里的词变成向量表示，这些向量就可以当作文本的特征放到分类器或情感分析模型里。比如一篇影评里有"精彩""出色"这些词，它们的向量就能体现出积极的情感倾向，这样就能判断影评是积极的啦。
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主题建模：能帮着找出文本的主题。在不同主题的文章里，根据分布式假设把词变成向量后，用聚类等方法就能发现和科技主题相关的文章里会有"技术""创新""研发"等词，娱乐主题的文章里会有"明星""电影""音乐"等词，这样就能区分不同主题的文章啦。
五、信息检索与推荐系统
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理解查询意图：能更好地明白用户查询的意思。用户输入查询词后，系统把它变成向量表示，然后根据分布式假设找到和查询词语义相关的其他词，这样就能更全面地理解用户需求。比如用户搜"苹果手机"，系统就会自动关联到"iPhone""智能手机""苹果产品"等相关词汇，然后找出相关的网页或文档。
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个性化推荐：根据用户的历史行为数据，像浏览的文章、买的东西等，把这些内容变成向量，然后根据分布式假设找到和它们相似的其他内容推荐给用户。比如一个用户老是看篮球的文章和买篮球相关的产品，系统就会推荐篮球的文章、赛事信息或者篮球装备等，推荐得就更准更个性化啦。