在自然语言处理领域，word2vec是一个非常受欢迎的工具，它能够将词语转化为向量形式，从而帮助计算机更好地理解文本含义。而在word2vec的众多模型中，skip-gram模型尤为引人注目。🔍
.Skip-gram模型的核心思想是通过一个词来预测其周围的上下文词汇。简单来说，就是给定一个中心词，模型会尝试去预测该词附近的其他词汇是什么。这种逆向思维的方式不仅增强了模型的学习能力，还大大提高了训练效率。🎯
例如，在句子“我喜欢吃苹果”中，如果我们以“吃”为中心词，那么skip-gram模型就会努力去学习并记住与“吃”相关的词汇如“喜欢”、“苹果”。💡
这项技术已经被广泛应用于搜索引擎优化、推荐系统以及聊天机器人等场景中，为我们的日常生活带来了极大的便利。🎉
NLP Word2Vec SkipGram
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