什么是 Word2Vec？

Word2Vec 是词嵌入技术的一种实现。

词嵌入试图通过给每个单词一个具有相同预定义维度的向量来表示单个单词（包含在处理文本中的那些）之间可能存在的关系。在这个向量空间中，共享共同上下文的词可能更靠近。如何将单词分配到向量空间中？这项工作通常是通过神经网络训练来完成的。

能解决什么问题？

Word2Vec（或词嵌入）解决的主要问题是它创建了一种方法来表示处理文本中的词之间的关系，而不是仅仅将词视为单独的符号。这使得任何后续数据挖掘或机器学习都更加有效。

除了 Word2Vec，您还可以使用许多其他预训练嵌入，例如GloVe。如果数据集很大，最好训练自己的词嵌入，这将比使用预训练的嵌入获得更好的性能。