当应用word2vec时，只显示字符，而不显示单词؟

当应用word2vec时，只显示字符而不显示单词可能是因为word2vec是一种基于神经网络的词向量表示模型，它将单词表示为连续向量空间中的点。在该模型中，每个单词都被表示为一个向量，而这个向量的维度通常很高（例如300维）。因此，当我们使用word2vec模型时，我们只能看到表示单词的向量，而无法直接看到单词本身。

word2vec模型的优势在于它能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，通过将单词映射到向量空间中，我们可以计算单词之间的相似度、寻找最相似的单词、进行词义推断等任务。这对于自然语言处理、信息检索、推荐系统等领域非常有用。

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