word2vec是一种将word转为向量的方法，其包含两种算法，分别是skip-gram和CBOW，它们的最大区别是skip-gram是通过中心词去预测中心词周围的词，而CBOW是通过周围的词去预测中心词。 CBOW CBOW是continuousbagofwords的缩写，中文译为“连续词袋模型”。它是一种用于生成词向量的神经网络模型，由TomasMikolov等人于2013年提出。词向量是一种将单词表示为固定长度的实数向量的方法，可以捕捉单词之间的语义和语法关系。 CBOW的基本思想是，给定一个单词的上下文（即窗口内的其他单词），预测该单词本身。    ...