前提了解，为什么会有文本分类？
什么是 Word Embedding ？
在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedding。 它就是将“不可计算”“非结构化”的词转化为“可计算”“结构化”的向量。将现实问题转化为数学问题只是第一步，后面还需要求解这个数学问题。所以 Word Embedding 的模型本身并不重要，重要的是生成出来的结果——词向量。因为在后续的任务中会直接用到这个词向量。
什么是 Word2vec ？
Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。 在 Word2vec 出现之前，已经有一些 Word Embedding 的方法，但是之前的方法并不成熟，也没有大规模的得到应用。 下面会详细介绍 Word2vec 的训练模型和用法。
Word2vec 的 2 种训练模式
CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)和Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)，是Word2vec 的两种训练模式。下面简单做一下解释：
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