Word2Vec

Word2Vec 模型架构

• 连续词袋 CBOW
• 跳字模型 Skip-Gram

工作原理

• 数据收集和预处理
• 模型训练
• 模型评估

模型的优缺点

优点

• 词嵌入质量高
• 捕捉多种语言规律
• 效率高
• 可解释性强

缺点

• OOV问题
• 词义多样性
• 依赖于大量文本数据
• 上下文独立
• 缺乏层次化表示

应用场景

• 文本相似度计算
• 情感分析
• 机器翻译
• 搜索引擎优化
• 内容推荐系统