詞袋模型（BOW，bag of words）和詞向量模型（Word Embedding）理解

Word2vec 向量空間模型在信息檢索中是衆所周知的，其中每個文檔被表示爲向量。矢量分量表示文檔中每個單詞的權重或重要性。使用餘弦相似性度量計算兩個文檔之間的相似性。 儘管對單詞使用矢量表示的想法也已經存在了一段時間，但是對於嵌入單詞的技術，將單詞映射到向量的技術，最近一直在飆升。其中一個驅動因素是TomášMikolov的Word2vec算法，該算法使用大量文本來創建高維（50到300維）的單

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