word2vec 的CBOW，多層softmax,負採樣。
NNLM的原理基於N-1個詞來預測第N個詞，而CBOW是希望用前後N個詞來預測中間詞，這是CBOW與NNLM的本質區別。 NNLM中存在投影層，將ONE-HOT編碼與詞庫矩陣C進行運算投射，從詞庫矩陣取出一列。同時對每個詞取出的每個列，進行一個concat拼接。 而由於當詞庫非常巨大時，這個計算是非常耗費時間的。因此，就出現了CBOW CBOW CBOW將矩陣C直接捨棄，直接把這樣一句話中的每個詞
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