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机器学习与数据挖掘
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降维 因素分析 CCA ICA LDA NMF（英语：Non-negative matrix factorization） PCA PGD（英语：Proper generalized decomposition） t-SNE（英语：t-distributed stochastic neighbor embedding） SDL
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与人类学习 主动学习（英语：Active learning (machine learning)） 众包 Human-in-the-loop（英语：Human-in-the-loop）
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数学基础 内核机器（英语：Kernel machines） 偏差–方差困境（英语：Bias–variance tradeoff） 计算学习理论（英语：Computational learning theory） 经验风险最小化 奥卡姆学习（英语：Occam learning） PAC学习（英语：Probably approximately correct learning） 统计学习 VC理论
大会与出版物 NeurIPS ICML（英语：International Conference on Machine Learning） ICLR ML（英语：Machine Learning (journal)） JMLR（英语：Journal of Machine Learning Research）
相关条目 人工智能术语（英语：Glossary of artificial intelligence） 机器学习研究数据集列表（英语：List of datasets for machine-learning research） 机器学习概要（英语：Outline of machine learning）
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Word2vec是一群用來產生詞向量的相關模型。這些模型為淺层雙層的神經網路，用來訓練以重新建構語言學之詞文本。網路以詞表現，並且需猜測相鄰位置的輸入詞，在word2vec中词袋模型假設下，詞的順序是不重要的。

訓練完成之後，word2vec模型可以把每個詞映射到一個向量，來表示詞与詞之間的關係。該向量為神經網路的隱藏層^[1]。

Word2vec依賴skip-grams或連續詞袋（CBOW）來建立神經詞嵌入。Word2vec為托馬斯·米科洛夫（Tomas Mikolov）在Google帶領的研究團隊創造。該演算法漸漸被其他人所分析和解釋^[2][3]。

CBOW把一個詞從詞窗剔除。在CBOW下給定n詞圍繞著詞w，word2vec預測一個句子中其中一個缺漏的詞c，即以機率${\displaystyle p(c|w)}$來表示。相反地，Skip-gram給定詞窗中的文本，預測當前的詞${\displaystyle p(w|c)}$。

Word2vec用來建構整份文件（而分獨立的詞）的延伸應用已被提出^[4]， 該延伸稱為paragraph2vec或doc2vec，並且用C、Python^[5][6]和 Java/Scala^[7]實做成工具（參考下方）。Java和Python也支援推斷文件嵌入於未觀測的文件。

對word2vec框架為何做词嵌入如此成功知之甚少，約阿夫·哥德堡（Yoav Goldberg）和歐莫·列維（Omer Levy）指出word2vec的功能導致相似文本擁有相似的嵌入（用余弦相似性計算）並且和約翰·魯伯特·弗斯的分佈假說（英语：Distributional semantics）有關。

• C （页面存档备份，存于互联网档案馆）
• Java/Scala
• Python （页面存档备份，存于互联网档案馆）
• Python （页面存档备份，存于互联网档案馆）

• 向量空間模型