word2vec

Google 於 2013 年開源推出的一個用於獲取 word vector 的工具包（word2vec）， 其中的兩個訓練模型（Skip-gram，CBOW） 兩種加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling） 作用: 將所有詞語投影到K維的向量空間，每個詞語都可以用一個K維向量表示。 由於它簡潔，高效的特點，引起了人們的廣泛關注，並應用在很多NLP任

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