word2vec计算文本相似度的具体原理是什么

Word2vec是一种基于神经网络的自然语言处理技术，它通过将文本中的单词转换为向量来计算文本相似度。具体而言，它使用了一种叫做“连续词袋”或“跳跃窗口”的方法，将每个单词表示为一个向量，并使用这些向量来预测它们在文本中的上下文。这样一来，相似的单词就会被赋予相似的向量，从而可以通过计算向量之间的距离来衡量文本的相似度。