在自然语言处理的世界里，`word2vec` 是一颗璀璨的明星！它通过简单的数学模型，将词语转化为向量，让机器也能理解语言的奥秘。今天，让我们一起探索它的核心秘密！🧐

首先，`word2vec` 的两大经典算法：CBOW（连续词袋）和 Skip-gram。它们的核心目标是预测上下文或目标词。假设我们有一个句子：“我 爱 吃 苹果”。如果用 CBOW，模型会基于“爱 吃”来预测“苹果”；而 Skip-gram 则反其道而行之，从“苹果”预测“爱 吃”。

那么，背后的数学原理是什么？简单来说，它通过优化一个目标函数，利用梯度下降法不断调整词向量的权重，使得相似的词在向量空间中靠得更近。这种向量距离的计算，通常采用余弦相似度 cosθ 或欧氏距离。💡

最终，每个词都会被映射到一个低维空间，形成独特的向量表示。这些向量不仅保留了语义关系，还能帮助机器轻松完成分类、聚类等任务！🌍💬

掌握 `word2vec` 的数学原理，就像解锁了一把通往 AI 世界的钥匙！🚀✨