🌟 Word2Vec解释 | 🌟什么是Word2Vec？

Word2Vec是一种用于将文本中的词语转换为向量形式的算法。它由Google提出，旨在捕捉词语之间的语义关系。简单来说，Word2Vec能够通过分析大量文本数据，让计算机理解“苹果”和“橘子”比“苹果”和“汽车”更接近。✨

Word2Vec主要有两种模型：CBOW（连续词袋）和Skip-Gram。CBOW通过上下文预测目标词，而Skip-Gram则反过来，用目标词预测上下文。这两种方法都能有效地捕捉词语间的关联性。💡

这项技术的核心在于创建一个高维空间，在这个空间中，每个词都有一个对应的向量。这些向量不仅表示词本身，还隐含了它的意义与上下文联系。因此，即使两个词从未同时出现过，它们也可能因为共同的特征被紧密连接在一起。🌐

Word2Vec的应用非常广泛，从搜索引擎优化到机器翻译，甚至情感分析都离不开它。有了Word2Vec，机器终于可以开始“读懂”人类的语言了！📚💬

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