【word2vec】Word2Vec 是由 Google 开发的一种用于生成词向量的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它通过将词语映射到高维向量空间中，使得语义相似的词语在向量空间中的距离更近，从而帮助机器更好地理解语言的语义关系。
Word2Vec 主要包含两种模型结构：CBOW（Continuous Bag-of-Words） 和 Skip-Gram。CBOW 通过上下文预测目标词，适合数据量大的场景；而 Skip-Gram 则是通过目标词预测上下文，更适合小数据或词汇丰富的情况。这两种模型都能够在大规模文本语料库上训练出高质量的词向量。
Word2Vec 的优势在于其高效性、可扩展性和良好的语义表示能力，被广泛应用于文本分类、情感分析、推荐系统等任务中。然而，它也存在一定的局限性，例如无法处理一词多义现象和对长距离语义关系的捕捉能力较弱。
表格展示：
| 项目 | 内容说明 |
| 名称 | Word2Vec |
| 开发者 | |
| 应用领域 | 自然语言处理（NLP） |
| 核心功能 | 生成词向量，捕捉词语之间的语义关系 |
| 主要模型 | CBOW（连续词袋模型）、Skip-Gram（跳字模型） |
| 训练方式 | 无监督学习，基于大规模文本语料库 |
| 优点 | 高效、可扩展、语义表示能力强 |
| 缺点 | 无法处理一词多义、对长距离语义关系不敏感 |
| 典型应用场景 | 文本分类、情感分析、推荐系统、信息检索等 |
结语：
Word2Vec 是 NLP 领域的一项重要技术，为后续的词向量模型（如 GloVe、BERT 等）奠定了基础。尽管它并非完美，但在实际应用中仍具有很高的价值和广泛的适用性。
