word2vec维度

word2vec的维度一般情况下要远远小于词语总数的大小。它的维度与隐含层节点数一致，是一种降维操作，将词语从one-hot encoder形式的表示降维到Word2vec形式的表示。\[1\]最终词向量的维度可以根据具体的应用需求进行设置，但一般来说，常见的word2vec维度为几十到几百维。\[2\]这样的维度可以在保留词语语义信息的同时，减少了计算和存储的开销。如果你对word2vec感兴趣，可以参考一些相关的学习资料，如《Word2Vec Tutorial—The Skip-Gram Model》、《Word Embedding Explained and Visualized》和《Vector Representation of Words》等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/102708459)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [大白话讲解word2vec到底在做些什么](https://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/61616617)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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