最相似的Word2Vec字向量

Word2Vec是一种用于将单词转换为向量表示的机器学习算法，它是Google于2013年提出的一种将自然语言转化为计算机可以理解的形式的方法。Word2Vec通过训练大规模的语料库，学习出每个单词的向量表示，使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近，从而捕捉到了单词之间的语义关系。

Word2Vec有两种训练模型：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag of Words）。Skip-gram模型通过已知中心单词来预测周围上下文单词，而CBOW模型则通过周围上下文单词来预测中心单词。

Word2Vec的应用场景非常广泛，包括自然语言处理、信息检索、机器翻译、推荐系统等。在自然语言处理中，Word2Vec可以用于计算词语之间的相似度、寻找词语的近义词、完成词语的类比推理等任务。

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