词向量作用
- 词的信息可以转换为向量表示
- 向量表示可以计算词与词之间的相似度（欧式距离、余弦距离等）
- 维度越高，向量表示的信息越多，从而计算结果的可靠性更高。
词向量中的数值通过热度图直观比较
man与boy之间的词向量有许多相似之处，说明这两个词有一定的关系。
模型整体框架
Look up embedding随机初始化词向量，然后通过神经网络模型训练。
训练数据
通过滑动窗口（一般奇数）自动构建训练数据
不同架构模型（Cbow、Skipgram）
CBOW：通过上下文预测当前词。
Skipgram： 通过当前词预测上下文词。
负采样模型
为什么提出负采样？
根据以上滑动窗口预测下一个词，此表至少5万词，那么就会出现5万个类别，该方法不可取。
于是提出通过两个词去预测他们之间是连续的概率 ，但是构建出来的训练数据全是连续的，就没有错误标签，因此需要加入一些负样本。
训练更新参数，两个向量都在更新。
代码讲解
筛选
只够建前5万词，后面的标志位UNK（unkonwn）
