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word2vec是静态词向量方法，给每个词一个固定的向量，无论它出现在什么句子里
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8/13/2026
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Unverified静态嵌入（如Word2Vec、GloVe）为每个词分配一个固定向量，无论它出现在什么语境中78% similarUnverifiedWord2Vec通过CBOW或Skip-gram两种训练方式，将词语压缩为100～300维的稠密向量67% similarUnverifiedWord2Vec包含Skip-gram和CBOW两种架构，Skip-gram给定中心词预测上下文词，CBOW用上下文词预测中心词67% similarUnverified原始word2vec需要在整个词汇表上计算softmax归一化，计算复杂度为O(V)，负采样将问题转化为二分类以降低计算量66% similarUnverifiedCBOW由Mikolov等人于2013年提出，是word2vec经典训练架构之一，将上下文词向量简单求平均从而丢失词序信息61% similar
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