引言 自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后,NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界,Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“,提出了词的Distributed Representation表示方法。相较于传统NLP的高维、稀疏的表示法(One-hot Representation),Word2Vec训练出的词向量是低维、稠密的。 在上一篇文章里