了解SKIP-GRAM了解SKIP-GRAM的C语言代码，并输出运行结果，提供完整正确的代码的C语言代码，并输出运行结果，提供完整正确的代码

SKIP-GRAM是一种在Word2Vec模型中用于学习词向量的算法。它通过预测上下文单词来训练模型，而不是像CBOW那样预测中心词。以下是使用C语言实现SKIP-GRAM的一个简化版示例，但这不会直接输出运行结果，因为C语言需要在实际环境中运行，通常我们会用到神经网络库如Gensim或自建实现，这超出了CSDN开发的“C知道”的功能范围。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

// 假设我们有简单的词汇表结构和相似的数据处理函数
typedef struct {
    char* word;
    int context_size; // 上下文大小
    float* vector; // 存储词向量的数组
} Word;

void skip_gram(Word* center_word, Word** context_words, int window_size) {
    for (int i = -window_size; i <= window_size; ++i) {
        if (i != 0) {
            Word* current_word = &context_words[i];
            printf("Predicting %s given %s\n", current_word->word, center_word->word);
            // 这里只是一个示例，真正的预测过程会涉及复杂的数学计算和更新权重
            // 假设我们只简单地打印出来
            for(int j = 0; j < center_word->vector_size; ++j) {
                printf("%.4f ", center_word->vector[j]);
            }
            printf("\n");
        }
    }
}

int main() {
    Word vocab[] = {"hello", "world"};
    vocab[0].vector_size = vocab[1].vector_size = 10; // 假设词向量维度为10
    // 假设context_words是一个预先填充好的词汇上下文列表
    Word* context_words[] = {vocab + 1, vocab}; // 世界上下文为"hello"
    
    skip_gram(vocab, context_words, 2); // 窗口大小为2

    return 0;
}

由于上述代码没有具体的词向量数据和预测逻辑，输出将是示例性的。要获得真实的运行结果，你需要将这些部分替换为你自己的实现，通常包括随机初始化词向量、损失函数以及优化算法。