embedding向量（word2vec和word embedding有什么区别）
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word2vec和word embedding有什么区别
个人理解是，word embedding 是一个将词向量化的概念，来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》，中文译名有“词嵌入“。word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工具或者算法集合，采用了两种模型(CBOW与skip-gram模型)与两种方法(负采样与层次softmax方法)的组合，比较常见的组合为 skip-gram+负采样方法。可以查看以下两个来源，word embedding ：Word embedding - Wikipediaword2vec中的数学原理详解：word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言对于起源与其他的word embedding方法可以查看 Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型
有谁可以解释下word embedding
可以翻译成词向量。传统的对于每个词，抽象成词向量形式是0，1的形式，比如：【0,0,0,1,0.。。。0】并且向量的长度是整个词集数量大小。而词向量word embedding是通过某中学习算法学习出来的新的向量形式。该向量的长度是可以认为指定的，并且其中的每个维度值为离散的。比如，【0.5432,0.4567，-0.984，0.623】
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