CBOW&Skip-Gram

CBOW（连续词袋模型）和Skip-Gram（跳字模型）是两种用于训练 Word2Vec 模型的算法。CBOW 通过上下文预测目标词，而 Skip-Gram 则通过目标词预测上下文。这两种方法都基于神经网络，通过学习词向量表示来捕捉词语之间的语义关系。在实际应用中，CBOW 适用于低频词，而 Skip-Gram 适用于高频词。总之，CBOW 和 Skip-Gram 都是有效的 Word2Vec 训练算法，可以根据具体需求选择合适的方法。