word2vec论文

关于 Word2Vec 的学术论文
Word2Vec 是一种用于生成词嵌入的技术，它通过神经网络模型学习词语的分布式表示。这种技术由 Mikolov 等人在 Google 提出，并在自然语言处理领域产生了深远的影响[^1]。
以下是几篇经典的关于 Word2Vec 的学术论文：
1. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
这篇论文介绍了 Skip-Gram 和 Continuous Bag-of-Words (CBOW) 模型的核心思想。作者提出了两种高效的架构来训练词向量，这些方法显著提高了计算效率并改善了词向量的质量。

论文链接: https://arxiv.org/abs/1301.3781

2. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
该论文进一步扩展了 Word2Vec 技术的应用范围，探讨了如何利用负采样优化训练过程以及短语的分布式表示。文中还讨论了词向量之间的线性关系（如 king - man + woman ≈ queen），这成为后续研究的重要基础。

论文链接: https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf

3. Exploiting Similarities among Languages for Machine Translation
虽然主要关注机器翻译，但本文展示了跨语言词嵌入的有效性和潜力。Mikolov 等人证明了不同语言中的词向量可以通过简单的线性变换对齐，从而实现零资源的语言迁移。

论文链接: http://www.aclweb.org/anthology/D13-1090

对于更高级的任务，可以考虑 Doc2Vec 方法作为 Word2Vec 的延伸应用之一。Doc2Vec 不仅能够捕捉单个词的信息，还能生成整个文档的固定长度向量表示[^2]。
import gensim

# 加载预训练好的 Word2Vec 模型
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)

# 查找最相似的词
similar_words = model.most_similar('king')
print(similar_words)