词语转化成词向量的原理

词向量是一种将词语转换为向量表示的技术，它可以将自然语言处理中的文本数据转换为数值型数据，便于计算机进行处理。

常见的词向量模型有基于计数的模型如词袋模型（Bag of Words，简称BoW）和基于预测的模型如Word2Vec、GloVe和FastText等。

以Word2Vec为例，其原理是基于分布式假设，即具有相似上下文环境的词语往往具有相似的语义。Word2Vec模型使用了两种模型结构：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram，通过神经网络对大规模语料库进行训练，得到每个词语的词向量表示。

CBOW模型通过上下文窗口内的词语预测当前词语，而Skip-gram模型则通过当前词语预测上下文窗口内的词语。在训练过程中，模型优化的目标是最大化预测正确的概率，同时最小化所有词向量的总体误差。最终，每个词语都会被表示为一个固定长度的向量，该向量包含了该词语的语义信息。这样，我们就可以使用这些向量来衡量词语之间的相似性，进行文本分类、信息检索等自然语言处理任务。