是什么
word2vec是继NNLM模型之后，为了专门训练词向量而产生的神经网络语言模型。
为什么
NNLM模型主要使预测词的概率最大，由此产生的参数矩阵是附带产生，而word2vec主要训练参数矩阵（即词向量），并不要求预测词的概率最大，前者主要目的是预测词，后者目的是参数矩阵。
怎么做
gensim的word2vec模型
code:
image.png
image.png
优点
词向量大小降低，可以自定义
可以表示词之间的关联度
缺点
一词不多义
word2vec是继NNLM模型之后，为了专门训练词向量而产生的神经网络语言模型。
NNLM模型主要使预测词的概率最大，由此产生的参数矩阵是附带产生，而word2vec主要训练参数矩阵（即词向量），并不要求预测词的概率最大，前者主要目的是预测词，后者目的是参数矩阵。
gensim的word2vec模型
code:
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词向量大小降低，可以自定义
可以表示词之间的关联度
一词不多义
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本文标题：一、word2vec
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/stczrdtx.html
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