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深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用在自然语言处理领域，词嵌入（Word Embeddings）是一种强大的技术，它将词语映射到连续的低维向量空间中，捕捉了词语之间的语义关系。其中，Word2Vec是一种常用的词嵌入模型，其主要包括CBOW和skip-gram两种架构。本文将深入探讨Word2Vec的原理、应用以及优化方法，帮助读者更好地理解这一领域的关键概念和技术。

一文了解Word2vec 阐述训练流程在机器学习领域，嵌入（embeddings）的概念无疑是其中最令人兴奋的创新之一。想象一下，每当你与Siri、Google Assistant、Alexa或Google Translate互动，甚至在使用具有下一个词预测功能的手机输入法（比如苹果输入法、搜狗输入法）时，你其实都在享受词嵌入模型带来的便利。这些技术在过去几十年里取得了巨大进步，尤其是近期基于上下文的词嵌入技术的发展，催生了BERT、GPT2、ChatGPT等领先的预训练模型。