算法_词向量Word2Vec模型

词向量（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术，通过将词汇转化为固定长度的向量表示，使得计算机能够理解和处理语言中的语义信息。Word2vec 是一个计算词向量的开源工具，它通过背后的两种主要算法 CBOW（连续词袋模型）和 Skip-Gram（跳字模型）来计算词向量。这些训练得到的词向量能够捕捉单词之间的语义和句法关系，并广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务中，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。