【word2vec】一、
word2vec 是由 Google 研发的一套用于生成词向量的工具，主要用于自然语言处理（NLP）领域。它通过训练神经网络模型，将文本中的词语转换为高维向量空间中的数值表示，从而捕捉词语之间的语义和语法关系。
word2vec 主要有两种模型结构：CBOW（Continuous Bag of Words） 和 Skip-gram。其中，CBOW 模型通过上下文预测当前词，适合数据量大的场景；而 Skip-gram 则是通过当前词预测上下文，更适合小数据或稀有词的处理。
该技术在词义相似性计算、句子分类、情感分析等任务中广泛应用，极大地提升了机器对自然语言的理解能力。
二、word2vec 技术对比表
| 特性 | CBOW | Skip-gram |
| 模型类型 | 连续词袋模型 | 跳字模型 |
| 输入 | 上下文词 | 当前词 |
| 输出 | 目标词 | 上下文词 |
| 适用场景 | 数据量大时效果好 | 小数据或稀有词处理更优 |
| 训练速度 | 快 | 较慢 |
| 词汇覆盖范围 | 一般 | 更广 |
| 对高频词敏感度 | 高 | 低 |
| 语义关系捕捉 | 一般 | 更强 |
三、应用场景
- 词义相似性计算：如“king”与“queen”、“man”与“woman”的相似度。
- 文本分类：将文本转化为向量后，用于机器学习模型进行分类。
- 推荐系统：基于用户行为和关键词的向量表示，提升推荐准确性。
- 情感分析：通过词向量判断文本的情感倾向。
- 信息检索：提高搜索结果的相关性匹配。
四、总结
word2vec 作为早期的词向量模型之一，虽然在现代深度学习模型（如 BERT、GPT）面前已不再是最先进的方法，但其简单、高效、易于实现的特点，使其在许多实际应用中仍然具有重要价值。理解 word2vec 的原理与使用方式，有助于进一步掌握现代 NLP 技术的基础知识。