在自然语言处理领域，word2vec是绕不开的经典模型之一。它通过浅层神经网络将单词映射到低维向量空间，从而捕捉语义关系。今天重点聊聊CBOW（连续词袋模型）。✨

CBOW的核心思想是以目标词周围的上下文为输入，预测目标词本身。例如，在句子“我 爱 吃 苹果”中，如果目标词是“吃”，那么CBOW会用“我”和“苹果”作为输入来预测“吃”。这种双向学习方式使得模型能够更好地理解上下文依赖性。🎯

面试中常被问到：为什么CBOW能有效表征语义？原因在于它关注的是局部窗口内的高频共现模式。此外，CBOW训练速度快且对稀有词汇友好，因此广泛应用于实际场景中。💡

不过，CBOW也有局限性——它无法区分同形异义词（如“银行”可能指金融机构或河岸）。这时就需要结合Skip-gram等其他变体来弥补不足。💡

总之，掌握CBOW不仅是理论基础的体现，更是迈向深度NLP的第一步！💪

自然语言处理 word2vec 机器学习面试

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