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本文系统介绍了NLP中的词嵌入技术发展历程。首先讲解了Word2Vec的Skip-Gram和CBOW模型原理及其在中文文本的应用；然后介绍了融合全局统计的GloVe模型，并给出代码实践；针对传统词嵌入的缺陷，分析了FastText子词嵌入和BPE字节对编码的优势；最后重点阐述了上下文敏感的预训练模型BERT，包括其双向编码特性、输入表示方法以及中文分词器的具体使用方法。通过从静态词嵌入到动态上下文
本文讲解自然语言处理预训练的词嵌入（word2vec）的跳元语法模型，通过负采样在PTB数据集预训练。涵盖嵌入层定义、前向传播、二元交叉熵损失、模型训练及词向量应用（如余弦相似度找相似词），最终展示“chip”的相似词结果。
一、Word2Vec 词汇映射向量空间模型1、Word2Vec 模型简介2、连续词袋模型 CBOW - 算法原理3、连续词袋模型 CBOW - 模型训练步骤4、跳字模型 Skip-gram - 算法原理5、跳字模型 Skip-gram - 模型训练步骤6、文本向量表示7、Word2Vec 文本向量的应用场景二、Word2Vec 完整代码示例1、Python 中实现 Word2Vec 模型的库2、安
