从模型结构、参数学习等方面对比分析Word2Vec中的CBOW和Skip-gram两种模型

CBOW和Skip-gram是Word2Vec中两种常用的词向量模型。CBOW模型的目标是通过上下文中的词推测出当前词，而Skip-gram模型则是通过当前词预测上下文中的词。

CBOW的优点是训练速度快，参数规模小，适合训练大规模语料库，但是因为忽略了上下文中其他词之间的关系，所以输出的词向量精度可能不够高。

而Skip-gram的优点在于能够很好地处理罕见词，通过对罕见词进行多次预测来提高其表现，但是训练速度相对较慢，需要更大的数据集来进行训练。

在实践中，CBOW适合用于构建高质量的词向量，而Skip-gram适合用于应对复杂任务。