word2vec中文预训练模型

Word2Vec是一种用于将词语表示为向量的算法，它可以通过学习上下文信息来捕捉词语之间的语义关系。Word2Vec的中文预训练模型是在大规模中文语料上进行训练得到的，可以用于中文文本的向量表示。

目前比较知名的中文预训练模型有两个：中文维基百科预训练模型（Chinese Wikipedia Word2Vec）和中文维基百科预训练模型（Chinese Word Embeddings）。

中文维基百科预训练模型（Chinese Wikipedia Word2Vec）是由搜狗公司基于中文维基百科语料训练得到的，包含了大约800多万个词语的向量表示。这个模型可以用于中文文本的词语相似度计算、文本分类、情感分析等任务。

中文维基百科预训练模型（Chinese Word Embeddings）是由哈工大社会计算与信息检索研究中心基于中文维基百科语料训练得到的，包含了大约200多万个词语的向量表示。这个模型可以用于中文文本的词语相似度计算、命名实体识别、关键词提取等任务。

相关问题

word2vec预训练模型

WordVec是一个词向量预训练模型。它可以将每个单词表示为一个固定长度的向量，使得具有相似上下文的单词在向量空间中距离更近。Word2Vec模型有两种训练模型：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-Gram。CBOW模型试图通过上下文中的周围单词来预测中心单词，而Skip-Gram模型则相反，通过中心单词来预测周围单词。这两种模型都在大规模数据上进行训练，并且可以用于提取词特征、句子特征，以及提升自然语言处理（NLP）任务的性能，如分类、序列标注和序列转换。Word2Vec的提出具有重要意义，为后续更广泛应用的GloVe、ELMo、GPT、BERT等模型的研究奠定了基础。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【原创】预训练词表示之word2vec(一)](https://blog.csdn.net/u010567574/article/details/109501184)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [NLP文本分类实战（二）-- 预训练word2vec模型](https://blog.csdn.net/weixin_40437821/article/details/102638337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

中文word2vec预训练模型下载

你可以在以下链接中下载中文的预训练Word2Vec模型：
1. https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
2. https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码: 5s9v
3. https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html

这些链接提供了不同来源和类型的中文Word2Vec模型，你可以根据自己的需求选择合适的模型进行下载和使用。