word2vec的成本函数

Word2Vec是一种用于将词语表示为向量的自然语言处理技术。它基于神经网络模型，通过学习大规模文本语料库中的上下文关系来生成词向量。Word2Vec的成本函数是用来衡量模型预测词语上下文的准确性的函数。

成本函数通常使用负对数似然函数（negative log-likelihood）来定义，目标是最小化模型预测上下文的错误率。具体而言，成本函数通过计算目标词语的上下文词语的概率来衡量模型的预测准确性。该概率可以使用softmax函数进行归一化计算。

Word2Vec的成本函数可以分为两种模型：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag of Words）。Skip-gram模型通过给定目标词语来预测上下文词语，而CBOW模型则相反，通过给定上下文词语来预测目标词语。

Word2Vec的优势在于它能够将词语表示为连续的向量空间，使得词语之间的语义关系能够以向量的形式进行计算和表示。这种表示方式在自然语言处理任务中具有广泛的应用，如词义相似度计算、文本分类、命名实体识别等。

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