深度学习word2vec学习笔记

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深度学习word2vec学习笔记

详 情 说 明

Word2vec是自然语言处理领域的重要里程碑，它将词语映射为稠密向量空间中的点。不同于传统one-hot编码的高维稀疏表示，word2vec通过神经网络模型学习到的词向量具有语义特性——语义相近的词在向量空间中距离更近。

该模型主要包含两种架构：CBOW（连续词袋）和Skip-gram。CBOW通过上下文预测当前词，适合小型数据集；Skip-gram则用当前词预测上下文，在大型语料上表现更优。两种架构都采用层次Softmax或负采样技术来优化计算效率。

词向量的神奇之处在于能捕捉语法规则和语义关系，例如"国王-男+女≈女王"这样的向量运算。实践中需要注意调整窗口大小、向量维度等超参数，更大的语料库通常能产生更精确的表示。现代预训练模型虽然超越word2vec，但其核心思想仍影响着NLP发展。