什么是word2vec ？
Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。
这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。
word2vec的作用是什么？
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”。
作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder（独热编码）。
word2vec的是怎么个工作模式？
输入是One-Hot Vector，Hidden Layer没有激活函数，也就是线性的单元。Output Layer维度跟Input Layer的维度一样，用的是Softmax回归。我们要获取的dense vector其实就是Hidden Layer的输出单元。有的地方定为Input Layer和Hidden Layer之间的权重，其实说的是一回事。
