在人工智能蓬勃发展的今天，自然语言处理（NLP）作为其重要分支之一，不断推动着技术革新。而word2vec便是NLP领域中一颗璀璨的明星，它通过将词语映射为向量形式，使计算机能够更好地理解人类语言。那么，这样一个强大的工具背后究竟隐藏着怎样的数学奥秘呢？让我们一起揭开word2vec的神秘面纱！

首先，在这一系列文章的第一部分，我们将为大家梳理整个学习路径的框架结构。从词嵌入的概念入手，逐步深入到skip-gram模型的核心思想以及负采样技巧的应用。此外，还会简要介绍本文后续章节的主要内容，帮助读者快速定位感兴趣的部分。

接下来，我们正式进入正题！本篇前言旨在阐明研究word2vec的意义所在——即如何用简洁高效的方式捕捉语义信息，并且探讨了传统方法存在的局限性，从而引出word2vec算法的独特优势。希望每位读者都能从中获得启发，共同探索语言世界的无限可能！📚✨

word2vec 数学原理 自然语言处理 深度学习