Word2vec：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space。

目前已經(jīng)引用了19220次。Word2vec是自然語言處理領(lǐng)域最著名的模型之一?

為什么到2021年，還要和大家推薦Word2vec呢？

首先，如果你去面試 NLP 相關(guān)職位，被問到?Word2vec一定不感到意外。

其次，Word2vec作為萬物皆可Embedding開山之作，可謂是里程碑式的經(jīng)典必讀論文。它的出現(xiàn)改變了OneHot的高維稀疏的困境，自此之后各種xxx2vec如雨后春筍般冒了出來，用來解決各種嵌入式編碼，包括后來的各種Embedding方式其實(shí)很多本質(zhì)上都是Word2vec的延伸和優(yōu)化。

如果你想搞定NLP詞向量：LSA、Glove、FastText、ELMo、BERT，可以Word2vec為切入點(diǎn)。

那最傳統(tǒng)的方式，還是讀論文。

雖然網(wǎng)上有很多解讀Word2vec的文章和視頻，及復(fù)現(xiàn)講解。但自己復(fù)現(xiàn)總是會(huì)碰到很多的問題，如果跟隨資深的NLP算法工程師，手把手教你一起復(fù)現(xiàn)，可以事半功倍。

這里推薦深度之眼?的《?Word2vec?復(fù)現(xiàn)班 》：

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NLP高手方法論，教你系統(tǒng)學(xué)習(xí)論文

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實(shí)時(shí)直播+錄播??夯實(shí)Word2vec

Step1：系統(tǒng)了解 NLP技術(shù)演化路徑及發(fā)展歷史

Step2：精講NLP開山之作?—Word2vec

Word2vec是自然語言處理領(lǐng)域最著名的模型之一，即能生成更好的詞向量, 還能大幅度提高詞向量訓(xùn)練的速度，?Word2vec提出之后，基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理任務(wù)得到了高速的發(fā)展。

1套系統(tǒng)的方法論：2步走教你啃透Word2vec

Step1：深挖研究背景?

Step2：死磕算法模型

老師會(huì)重點(diǎn)講解論文中的模型原理，深入拆解模型結(jié)構(gòu)，對(duì)關(guān)鍵公式逐步推導(dǎo)，讓你了解算法每一個(gè)因子是如何對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響的，掌握實(shí)驗(yàn)手段及結(jié)果，老師會(huì)幫你拎出論文中的關(guān)鍵點(diǎn)、創(chuàng)新點(diǎn)和啟發(fā)點(diǎn)，節(jié)約你自己摸索的時(shí)間。

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