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自然语言处理工具：NLTK二次开发_（9）.词向量与语义相似度.docx

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    词向量与语义相似度

    词向量的基本概念

    词向量（WordEmbedding）是自然语言处理中的一种技术，将词语表示为高维空间中的向量，这些向量能够捕捉词语的语义信息。通过词向量，我们可以量化词语之间的相似度，从而在各种自然语言处理任务中使用这些信息。常见的词向量模型有Word2Vec、GloVe和FastText等。

    词向量的生成方法

    Word2Vec

    Word2Vec是一种流行且高效的词向量生成方法，由Google在2013年提出。它包括两种模型：CBOW（ContinuousBagofWords）和Skip-gram。CBOW模型

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