一文全面瞭解word2vec（CBOW、Skip-Gram、層序softmax、負採樣）

引言 在自然語言處理任務中，文本向量化往往是任務中必不可少的基礎工作，因此如何更好地將文本向量化就顯得尤爲重要。詞是自然語言文本中最小的語義單元，自然語言文本是由詞序列構成的，因此如果能夠完成對詞的向量化，那麼文本向量化的任務也就迎刃而解了。 詞袋模型 詞袋模型（bag of words）是最早的以詞爲基本處理單元的文本向量化方法，詞袋模型通過先構建一個包含語料庫中所有詞的詞典，然後根據詞典完成對

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