word2vec怎麼得到詞向量？

word2vec有兩種模型，CBOW和Skip-gram；前者是通過context(w)[即詞w的上下文]的詞向量獲得w最可能的詞(w爲各個詞的概率，就能得到最可能的詞)，後者是相反的，通過w獲得上下文context(w)。 簡單理解即爲如下兩幅圖[1]： 對於CBOW模型，輸入的即爲詞向量，但是詞向量怎麼來的？ 實際上，前面還有一層，如下圖[2]： 前一層輸入的是每個單詞的one-hot編碼，然

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