word2vec词向量模型原理

Word2Vec是一种用于生成词向量的模型，它基于分布式假设，即将一个词的意义通过其上下文来表示。Word2Vec模型有两种实现方式：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。

1. CBOW模型：CBOW模型的目标是根据上下文预测中心词。它将上下文中的词向量进行平均，然后通过一个隐藏层将平均向量映射为中心词的词向量。CBOW模型适用于小规模数据集和频繁出现的词汇。

2. Skip-gram模型：Skip-gram模型的目标是根据中心词预测上下文。它通过一个隐藏层将中心词的词向量映射为上下文的词向量。Skip-gram模型适用于大规模数据集和不常见的词汇。

Word2Vec模型使用神经网络进行训练，其中输入是一个窗口大小内的上下文词汇，输出是中心词或上下文词汇。训练过程中，通过最大化正确预测的概率来优化模型参数。

Word2Vec模型生成的词向量具有以下特点：
1. 相似性：语义相似的词在向量空间中距离较近。
2. 线性关系：词向量之间的线性关系可以表示词汇之间的语义关系，例如"king - man + woman = queen"。
3. 词汇聚类：相似意义的词汇在向量空间中会聚集在一起。