🌟超详细总结之Word2Vec(一)💡

今天来聊聊Word2Vec的原理推导，这是自然语言处理领域的重要里程碑之一！📚

Word2Vec的核心思想是将词语映射到一个低维向量空间中，让每个词都有自己的“位置”。通过这种方式，我们能够捕捉到词语之间的语义关系。🎯

Word2Vec主要有两种模型：CBOW（连续词袋模型）和Skip-Gram。前者是从上下文预测目标词，后者则是从目标词预测上下文。两者的本质都是最大化条件概率，但训练策略略有不同。🧐

训练过程中，我们会用负采样（Negative Sampling）或层次softmax（Hierarchical Softmax）来优化计算效率。这两种方法都有效降低了高维稀疏问题的影响。✨

最后，通过这些复杂的数学推导和算法实现，Word2Vec成功地让机器理解了人类的语言逻辑。它不仅推动了NLP的发展，还为后续的Transformer等模型奠定了基础。🚀

Word2Vec NLP学习 自然语言处理