word2vector 知识总结

（1）参数设置和含义

（2）
word2vec是学习embedding的一种方式。embedding可以用很多其他的方法来得到，比如RNN。高级词向量的表达还有wordRank、 word2vec、fastText等。

例如：
苹果和水果有什么区别?苹果是水果这个大类的一种。水果拿来吃的；苹果是里面最好吃的几种之一。word2vec和word embedding有什么区别?word2vec是word embedding这个大类的一种。word embedding是用来将自然语言里面的单词转换成实数向量的；word2vec是里面最好用的几种之一。

（3）词向量是一个中线产物
词向量一般不是模型训练的任务，而是为完成任务顺带得到的附属品。
其实词向量就是训练神经网络时候的隐藏层参数或者说矩阵。