只使用了numpy，没有使用tensorflow或pytorch框架,使用的是单线程，具有详细的注释，如有不对请大家指正，非常感谢，多交流

自然语言处理第二次作业： data文件夹中存储语料（中文语料以及英文语料由老师提供，另一份为中文停用词语料） output文件夹中存储输出的词向量文件 script文件夹中为CBOW的脚本，同时处理中文语料与英文语料 运行步骤：在脚本中确定训练中文或者是英语后，直接运行即可

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

word2vec中的数学原理详解，pdf高清版，学习Word2Vec最好的材料，Word2Vec看这个就够了。