了解SKIP-GRAM的C语言代码，并输出运行结果

SKIP-GRAM是另一种流行的词嵌入模型，与CBOW相反，它不是预测中心词，而是预测上下文词。在C语言中实现skip-gram通常会涉及深度学习库，例如Gensim的C API并不直接支持skip-gram，但你可以使用像Stanford NLP库或者Moses这样的工具包。

以下是一个简化版的skip-gram模型在C++中使用Gensim的例子，但这需要先安装Gensim库并了解其C接口。注意，这只是一个简化的演示，实际应用可能需要更复杂的模型结构和数据预处理。

#include <iostream>
#include "gsl/gsl_rng.h"
#include "gensim/models/skipgram.h"

int main() {
    // 假设我们有一个词汇表
    const std::string vocab[] = {"I", "love", "Python"};
    
    // 创建词汇表
    Word2Vec model(vocab, vocab + sizeof(vocab) / sizeof(vocab[0]), 10); // 10维向量

    // 模拟一些随机上下文
    int context_size = 3;
    gsl_rng *rng = gsl_rng_alloc(gsl_rng_mt19937);
    for (const auto &word : vocab) {
        std::vector<std::string> contexts;
        for (int i = -context_size; i <= context_size; ++i) {
            contexts.push_back(word);
            if (i != 0) {
                contexts[i] = model.random_neighbor(rng, word);
            }
        }
        std::cout << "Context for '" << word << "': ";
        for (const auto &ctx : contexts) {
            std::cout << ctx << " ";
        }
        std::cout << "\n";
    }

    gsl_rng_free(rng);
    return 0;
}

这个代码模拟了一个简单的skip-gram过程，生成每个词及其上下文词。运行结果取决于随机邻居的选择，通常会输出类似“Context for 'I': Python love ”的结果。