使用gensim加载中文预训练词向量。

使用gensim加载英文预训练词向量。

使用gensim库中的word2vec函数来训练词向量。

pytorch训练Skip-Gram模型实践。

pytorch训练CBOW模型实践。

pytorch训练Glove模型实践。

分布表示研究了上下文的概率分布，认为上下文相似的词，其语义也相似，由此将语义引入到文本表示中，词与词之间有了距离的概念。

离散表示将文本视为离散的一个个词的组合，词与词之间没有距离的概念，主要有词集模型和词袋模型两种思想。

词的表示，就是把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。

spaCy是世界上最快的工业级自然语言处理工具，支持多种自然语言处理基本功能。