【NLP】Word2Vec原理和实现_于word2vec的文本匹配模型研究与系统实现摘要

一、介绍

        Word2Vec是NLP领域的最新突破。Tomas Mikolov是捷克计算机科学家，目前是CIIRC（捷克信息学，机器人和控制论研究所）的研究员，是word2vec研究和实施的主要贡献者之一。词嵌入是解决NLP中许多问题不可或缺的一部分。它们描绘了人类如何向机器理解语言。您可以将它们想象为文本的矢量化表示形式。Word2Vec是一种生成词嵌入的常用方法，具有多种应用，例如文本相似性，推荐系统，情感分析等。

二、什么是词嵌入？

        在我们进入word2vec之前，让我们了解什么是单词嵌入。了解这一点很重要，因为word2vec的总体结果和输出将是与通过算法传递的每个唯一单词相关联的嵌入。

        词嵌入是一种将单个单词转换为单词的数字表示（向量）的技术。其中每个单词映射到一个向量，然后以类似于神经网络的方式学习该向量。向量试图捕捉该词相对于整个文本的各种特征。这些特征可以包括单词的语义关系、定义、上下文等。使用这些数字表示形式，您可以做很多事情，例如识别单词之间的相似性或相似性。

        显然，这些是机器学习各个方面的不可或缺的输入。机器无法处理原始形式