word2vec 解释一下

word2vec是一种基于神经网络的词嵌入方法，由Google在2013年提出。它能够将词汇表中的词汇转换为稠密的向量形式，这些向量能够捕捉词汇之间的语义关系。word2vec有两种主要的模型架构：CBOW（连续词袋模型）和Skip-gram（连续跳字模型）。

- CBOW模型通过给定一个词的上下文来预测这个词本身，它使用上下文中的多个词来预测中间词。
- Skip-gram模型则相反，它根据中间词来预测其上下文中的词。

在训练过程中，模型会通过调整词向量使得具有相似上下文的词具有相似的向量表示。这样，向量空间中的距离就可以代表词与词之间的语义相似度。例如，“苹果”和“香蕉”的向量表示可能会在向量空间中彼此接近，因为它们都是水果。

Word2vec模型的这些特点使其在自然语言处理（NLP）任务中得到了广泛的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等领域。