如果让计算机理解人类语言- Word2Vec(Word to Vector,2013)flyfish“Word2Vec” 直译为“词到向量”(Word to Vector),其命名直观揭示了核心目标:将文本中的词(Word)映射为计算机可理解的向量(Vector),且这种映射不是简单的符号编码,而是能捕捉词与词之间的语义关联。 “Word”(词):文本的基本语义单位,如“苹果”“爱”“人工智能”; “2Vec”(到向量):通过神经网络学习,将词转换为低维稠密向量(通常100-300维),向量空间中语义相近的词距离更接近。 Word2Vec的本质是:通过神经网络学习词的分布式表示,让语义关联