word2vec

Word2vec是一种先进的自然语言处理技术，通过训练能够捕捉单词间的语义和语法联系，生成向量空间中的词嵌入。该技术的核心内容在于理解单词的上下文关系，即将单词转换为稠密的向量表示形式。Word2vec支持两种模型架构：连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。文件类型方面，Word2vec通常以文本文件形式保存，包含训练好的词向量以及相关配置信息，这样的文件格式便于后续的模型加载和应用。此外，形容词“高效”、“稳定的”经常用来修饰Word2vec模型，因它在处理大规模文本数据时能快速稳定地学习到词的深层语义信息。