📚 学习笔记TF018：词向量 & 维基百科语料库训练词向量模型 🌐✨

最近在学习自然语言处理（NLP）时，发现词向量是构建强大模型的基础之一！词向量是一种将词语映射到连续向量空间的技术，让机器能更好地理解文本语义。💡

为了训练高质量的词向量模型，我选择了维基百科语料库，它包含海量文本数据，覆盖了各种主题和领域。通过工具如Word2Vec或GloVe，我们可以高效地从这些数据中提取出具有语义关联性的词向量。🌐

训练过程中，我发现选择合适的窗口大小、维度以及负采样率对最终效果至关重要。此外，利用大规模语料库可以显著提升模型的泛化能力，使得词向量不仅能区分同义词，还能捕捉到更深层次的关系，比如上下位关系（如“狗”与“动物”）。🐶➡️🐾

总之，通过这次实践，我对词向量的重要性有了更深的理解，也期待未来能在更多实际项目中应用这一技术！🌟

自然语言处理 词向量 维基百科