我们可以查看源以获得指导。

word2vec 如何处理上下文中的输入词？

它被跳过；对于skip-gram和CBOW模型。

如果 word2vec 在同一个窗口中多次遇到同一个词，会发生什么？

关系得到加强。

我认为你的最后一个问题值得讨论，但请原谅我粗心跳过模型的细节并在这里留下一个快速的答案：P

在你的语料库中重复一个句子肯定会改变学习结果，并加强这个句子中单词的关系，因为 word2vec 背后的模型之一是skip-gram，它假设中心词可以用来预测它的周围环境。

但我不得不问另一个问题：我们使用 word2vec 的目的是什么？

1. 在语义和合成中寻找相似词，用于搜索和信息检索。
2. skip-gram 模型对于对诸如点击序列数据之类的建模很有用，可用于推荐