CBOW_Word2Vec:用PyTorch实现连续词袋（CBOW）模型。 CBOW和Skip-gram一起是使用深度学习在NLP中最常用的词嵌入方法之一-源码

Python

连续词袋（CBOW） NLP中使用深度学习经常使用连续词袋（CBOW）和Skip-gram模型。给定目标词之前和之后的上下文词范围N，它会尝试预测当前（目标）词。此代码是PyTorch教程在以下链接的Word Embeddings的“获取密集的词嵌入”中给出的练习的实现： https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/word_embeddings_tutorial.html#getting-dense-word-embeddings 参考有关单词嵌入的进一步研究，请阅读以下文章：向量空间中单词表示的有效估计 word2vec解释：推导Mikolov等人的负采样词嵌入方法单词和短语的分布式表示形式及其组成

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