连续空间词向量模型

连续空间词向量模型是一种用于表示自然语言中词汇语义的数学模型。它将每个单词映射到一个高维空间中的向量，使得语义相近的单词在向量空间中距离较近。这种模型通常基于神经网络或深度学习算法，如Word2Vec、GloVe等。这些模型通过学习大量文本数据来自动捕捉词汇之间的语义关系，从而实现对单词的高效表示。连续空间词向量模型在自然语言处理任务中具有广泛的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。它们为计算机理解和处理自然语言提供了一种有效的方法。