目录
Word2Vec
Word2Vec，此向量维度，以及训练数据集单条数据的大小，举例说明
一、Word2Vec的词向量维度
二、训练数据集单条数据的大小
综上所述
热编码（One-Hot Encoding）和词向量
一、表示方式
二、维度与计算效率
三、语义捕捉能力
四、举例说明
Skip-gram模型实现词嵌入
Skip-gram模型实现词嵌入的步骤
1. 数据预处理
2. 构建训练数据
3. 定义Skip-gram模型
4. 训练模型
5. 使用词嵌入
说明Skip-gram模型的输入层、嵌入层和输出层是如何工作的
例子背景
输入层
嵌入层
输出层
注意事项
Word2Vec
是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，它能够将词汇表中的单词或短语从词汇空间映射到向量的实数空间，捕捉单词之间的语义和语法关系。这种映射使得语义上相似的单词在向量空间中距离较近，从而可以方便地用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。
是的，Word2Vec 是通过神经网络学习的。具体来说，Word2Vec 使用了两种主要的神经网络模型架构来训练这些词向量：
- 连续词袋模型（CBOW, Continuous Bag of Words）：
- 在这个模型中，目标是预测当前词（也称为目标词）基于
