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在word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础中，我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题，现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法。由于word2vec有两种改进方法，一种是基于HierarchicalSoftmax的，另一种

由于集群资源有限，可能多个应⽤用同时使⽤用Hadoop集群，防⽌止系统资源被单个应⽤用占⽤用过多影响整体集群使⽤用情况，引⼊入资源池管理理集群资源。

word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去 度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec 原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于w

在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型，本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法：Negative Sampling。