在人工智能领域，word2vec 是一个非常经典的词嵌入模型，它通过将文本中的词语映射为向量空间，让计算机能够更好地理解语言结构。简单来说，word2vec 的目标是把每个单词转换成一个低维向量，这样就可以捕捉到词语之间的关系啦！✨
word2vec 主要有两种训练方法：CBOW（连续词袋） 和 Skip-gram。前者是基于上下文预测目标词，后者则是基于目标词预测上下文。这两种方式都能有效提取词语间的语义关联，比如“猫”和“狗”的相似性，或者“国王”与“王后”的对比关系。🧐
实现 word2vec 并不需要复杂的工具，Python 的 `gensim` 库就是一个很好的选择。只需几行代码，你就能快速训练出属于自己的词向量模型！📦💻
总之，word2vec 不仅帮助机器读懂人类的语言，也为自然语言处理打开了新世界的大门！🚀💬