在人工智能领域，word2vec无疑是自然语言处理中的明星算法之一！它通过将词语映射为向量空间中的点，让计算机能够理解语义关系。今天，让我们一起揭开它的神秘面纱！💡

首先，word2vec的核心在于两种训练模式：CBOW（连续词袋）和Skip-Gram。前者通过上下文预测目标词，后者则反其道而行之——用目标词预测上下文。这两种方法都基于一个假设：相似的词会出现在相似的上下文中。🎯

接着，我们来看看实战环节！用Python实现word2vec其实并不复杂。只需加载数据集（如IMDB影评），利用Gensim库即可快速构建模型。运行后你会发现，“国王 - 男人 + 女人 ≈ 王后”的神奇现象！👑✨

最后，别忘了结合实际应用场景，比如情感分析或推荐系统。word2vec不仅能提升模型性能，还能让你的项目更具竞争力！🚀

NLP AI学习笔记 word2vec