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Word2vec(词向量表示法)并不是一个新颖的方法,在2013年Google学者Tomas Mikolov发表的《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》使word2vec有效的运用于各

Word2Vec是一种文本深度表示模型,是由Google于2013年开源的一款将词表征为词向量的Deep Learning工具,通过深度训练,把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的

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word2vec有两篇奠基性论文，由Google的Tomas Mikolov提出，分别为： 1.Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space （Google 2013）

word2vec词向量是NLP自然语言处理领域当前的主力方法，本文是 word2vec 原始论文，由google的 Mikolov 在2013年发表， Mikolov于2013,2014,2015 连续

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