Word2vec是如何工作的？它和LDA有什麼區別和聯繫？

Word2vec是目前最常用的詞嵌入模型之一。是一種淺層的神經網絡模型，他有2種網絡結構，分別是CBOW(continues bag of words)和 skip-gram. Word2vec    隱狄利克雷模型（LDA),CBOW,Skip-gram Word2vec是如何工作的？ CBOW的目標是根據上下文出現的詞語來預測當前詞的生成概率： Skip-gram模型是根據當前詞來預測上下文中

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