Word2vec

Word2vec是一群用來產生詞向量的相關模型 。 這些模型爲淺層雙層的神經網路 ， 用來訓練以重新建構語言學之詞文本 。 網路以詞表現 ， 並且需猜測相鄰位置的輸入詞 ， 在word2vec中詞袋模型假設下 ， 詞的順序是不重要的 。 訓練完成之後 ， word2vec模型可以把每個詞映射到一個向量 ， 來表示詞與詞之間的關係 。 該向量爲神經網路的隱藏層 。 Word2vec依賴skip - grams或連續詞袋 （ CBOW ） 來建立神經詞嵌入 。 Word2vec爲托馬斯 · 米科洛夫 （ Tomas Mikolov ） 在Google帶領的研究團隊創造 。 該演算法漸漸被其他人所分析和解釋 。