Word2Vec

Word2Vec算法是NLP领域一个里程碑式的工作，它可以通过训练把文本内容映射到一个K维的向量，这样就很方便继续在其他一些算法领域里面使用，比如推荐系统或者广告点击率预估等等。它是在2013年由当时还在Google工作的Tomas Mikolov发表，主要两篇论文是《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》和《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》.

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