自然語言是一套用來表達含義的複雜系統。在這套系統中，詞是表義的基本單元。
詞向量，是用來表示詞的向量或表徵，也可被認為是詞的特徵向量。
把詞對映為實數域向量的技術也叫詞嵌入（word embedding）。
為何不用one-hot向量？
one-hot向量構造起來容易，但不是乙個好選擇，主要原因：
one-hot詞向量無法準確表達不同詞之間的相似度，如我們常常使用的余弦相似度。
任何兩個不同詞的one-hot向量的余弦相似度都為0，多個不同詞之間的相似度難以通過one-hot向量準確地體現出來。
word2vec工具的提出正是為了解決上面的問題。它將每個詞表示成乙個定長的向量，並使得這些向量能夠較好地表達不同詞之間的相似和模擬關係。
其中word2vec包含兩個模型：cbow（continuous bag of words，連續詞袋模型）和skip-gram（跳字模型）。
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