word2vec 怎么样感知上下文？

word2vec 使用一种称为"连续词袋（CBOW）"和"跳字模型（Skip-gram）"的神经网络架构来感知上下文。

在CBOW模型中，它试图根据上下文单词来预测目标单词。它将上下文单词编码为向量并将它们相加，然后通过一个隐藏层来预测目标单词。

而在Skip-gram模型中，它则试图根据目标单词来预测上下文单词。它将目标单词编码为向量，并通过一个隐藏层来预测与之相关的上下文单词。

这两种模型都通过训练神经网络的权重来学习到单词的向量表示。在训练过程中，神经网络尝试调整这些权重，使得对于给定的上下文或目标单词，模型能够正确地预测出相关的单词。

通过这样的训练过程，word2vec 可以学习到每个单词的分布式表示，使得语义上相似的单词在向量空间中距离较近，从而实现了对上下文的感知。

相关问题

bert和word2vec的区别和联系？

BERT和Word2Vec都是用于自然语言处理的预训练模型。

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量模型，它可以将每个单词表示为一个向量，这些向量可以用于计算单词之间的相似度，也可以用于训练其他自然语言处理任务的模型。

BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，它可以对一段文本进行深度学习，并生成一个向量表示。BERT可以用于许多自然语言处理任务，如问答、文本分类、命名实体识别等。

相比之下，BERT在处理自然语言任务时比Word2Vec更加强大和灵活，因为它可以对整个句子进行深度学习，而不仅仅是单个词汇。此外，BERT还可以利用双向上下文信息，这使得它在处理自然语言任务时具有更好的性能。

不过，BERT的训练成本比Word2Vec高，需要更大的计算资源和更长的训练时间。

什么是word2vec？

word2vec是一种用于将自然语言中的词语映射为向量的工具，由Google在2013年提出。该工具通过训练一个神经网络来学习词向量，使得语义相似的词语在向量空间中距离较近，从而实现了对词语的语义表达。

word2vec有两种训练模型：CBOW和Skip-gram。CBOW是一种从上下文中预测目标词语的模型，而Skip-gram则是一种从目标词语中预测上下文的模型。在训练过程中，word2vec会通过不断地迭代优化模型参数，使得模型的损失函数最小化。

word2vec的应用非常广泛，例如用于文本分类、信息检索、机器翻译等任务中。其主要优点是可以将词语转换为连续的向量表示，进而可以进行向量空间的语义计算，如词语相似度计算、词语关系推理等。