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2013年，谷歌推出了一款开源的word矢量计算工具word2vec，引起了业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在数百万个词典和数亿个数据集上进行有效的训练；其次，wordembedding工具的训练结果可以度量量词之间的相似度。随着深度学习在自然语言处理中的普及，许多人错误地认为word2vec是一种深度学习算法。实际上，word2vec算法的背后是一个浅层的神经网络。需要强调的另一点是，word2vec是一个用于计算worddirector的开源工具。当我们谈到word2vec算法或模型时，实际上是指用于计算wordvector的cbow模型和skip-gram模型。很多人认为word2vec是指一种算法或模型，这也是一种谬误。接下来，本文将从统计语言模型入手，详细介绍word2vec工具背后算法模型的起源和发展。详细信息：网页链接
~]，是通过word2vec查找句子之间的相似度。
今天我想介绍一个简单有效的方法，就是用word2vec来寻找句子之间的相似度。
首先，选择同义词库，例如500000个单词。然后，使用word2vec计算所有单词的向量。然后，为每个句子构造一个200000维向量。向量的每个维度是对应单词和句子中每个单词之间的最大相似度。这样，句子的向量就被构造出来了。因为句子不太长，所以200000维向量的大多数位置的值是0，因为解是稀疏的并且没有计算挑战。
：将一个热向量转换为低维单词向量的层（虽然我们不称它为层，但我认为它是一个层），因为word2vec的输入是一个热向量。
一个hot可以看作是1*n的矩阵（n是总字数）。将这个系数矩阵（n*m，m是word2vec的字向量维数）相乘，我们可以得到一个1*m的向量，它是对应于这个字的字向量。
因此对于n*m矩阵，每行对应于每个单词的单词向量。
下一步是进入神经网络，然后通过训练不断更新矩阵。
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