cbow

CBOW（连续词袋模型）是一种用于生成词向量的神经网络模型。它通过学习上下文单词与目标单词之间的关系来预测目标单词。在训练过程中，CBOW会接收一个窗口内的单词作为输入，然后尝试预测窗口中心的单词。这种方法可以有效地捕捉到单词之间的语义和语法关系，从而生成高质量的词向量。CBOW的一个主要优点是它可以并行计算，因此在处理大规模数据集时具有较高的效率。然而，CBOW在处理稀疏数据时可能会遇到困难，因为它需要依赖于窗口内的其他单词来进行预测。尽管如此，CBOW仍然是自然语言处理领域的一种重要技术，被广泛应用于词嵌入、文本分类等任务中。