使用TSNE可视化word2vec嵌入时的随机点

是指在进行word2vec模型训练后，将训练得到的词向量进行降维，并利用t-SNE算法将高维向量映射到二维或三维空间中进行可视化展示时，将未被标记的、无特定语义的点（即随机点）以某种方式呈现在图像中。

TSNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种非线性降维算法，它能够在保持样本间的相对距离关系的同时将高维数据映射到低维空间中。在将word2vec中训练得到的词向量进行可视化时，TSNE算法可以帮助我们将词向量的高维表示映射到二维或三维空间中，以便更直观地展示词之间的相似性和距离关系。

对于随机点，它们通常是在可视化中没有特定语义的点，表示的是词向量空间中没有明确语义的词或未知的词。随机点的存在可以帮助我们更好地理解词向量的分布情况，以及词与词之间的相对位置关系。

在云计算领域中，可使用腾讯云的相关产品和服务来支持TSNE可视化word2vec嵌入时的随机点的计算和展示。腾讯云提供了丰富的云计算基础设施和人工智能服务，包括云服务器、云数据库、云存储等，可以支持进行大规模的数据处理和存储。在进行TSNE可视化时，可以使用腾讯云提供的云计算资源来进行高性能计算，并使用腾讯云的人工智能服务来进行词向量的训练和降维计算。具体可使用腾讯云的人工智能服务、弹性MapReduce等服务来支持相应的计算需求。

同时，腾讯云还提供了云原生、网络安全、物联网等解决方案和产品，以满足不同领域和场景的需求。例如，通过腾讯云的容器服务和Serverless产品，可以实现云原生的应用开发和部署；通过腾讯云的网络安全服务，可以保障网络通信的安全性；通过腾讯云的物联网平台，可以支持物联网设备的接入和数据处理。

总之，TSNE可视化word2vec嵌入时的随机点是利用TSNE算法将word2vec训练得到的词向量进行降维，并以随机点的形式展示在二维或三维空间中的一种可视化方法。在实际应用中，可以借助腾讯云提供的云计算基础设施、人工智能服务和解决方案来支持相关计算和展示需求。