📚 word2vec原理与代码 🧠

提到自然语言处理（NLP），不得不提的就是`word2vec`！这个词向量模型堪称神器，能将文字转化为数字，让机器“读懂”人类的语言。简单来说，它通过分析大量文本数据，挖掘词语之间的关系，比如“国王 - 男人 + 女人 ≈ 王后”。💡

`word2vec`的核心有两点：CBOW（连续词袋）和Skip-Gram。前者是根据上下文预测目标词，后者则反过来，用一个词去预测其周围的词。这两种方法都依赖神经网络训练，最终生成每个词的向量表示。✨

如果你也想试试，可以使用Python实现！下面是一个简单的代码框架👇：

```python

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["我", "爱", "学习"], ["学习", "改变", "生活"]]

model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

print(model.wv["学习"]) 输出学习的向量表示

```

是不是超简单？快动手试试吧！💪