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Word2Vec模型由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出，其目标是通过无监督学习方法将词语映射到一个连续的向量空间，使得相似语义的词语在向量空间中的距离较近。：通过上下文预测当前词语，适用于处理较为常见的单词。Skip-gram：通过当前词语预测上下文，适用于处理较为稀有的单词。这两种方法的核心思想是：如果两个词在文本中经常出现在相似的上下文中，那么它们的向量表示应该彼此

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