在自然语言处理领域，Word2vec堪称里程碑式的技术！它通过将词语映射到高维空间中的稠密向量，让计算机能够“理解”人类的语言逻辑。简单来说，Word2vec的核心是用数学方式捕捉语言中的语义关系。💡

Word2vec的成功离不开两个重要的假设：一是上下文相关性，即一个词的意义由其周围的词决定；二是相似性分布，即语义相近的词会在向量空间中彼此靠近。这两个假设奠定了现代NLP的基础。🌐

例如，“猫”和“狗”的向量距离会很近，因为它们都属于动物类；而“猫”和“天空”则相距甚远，因为它们毫无关联。这种向量化的表示方法不仅让机器学会“联想”，还为后续任务如情感分析、文本分类等提供了强大支持。🚀

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