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机器学习与数据挖掘
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聚类分析 BIRCH CURE算法（英语：CURE algorithm） 层次 k-平均 Fuzzy 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移（英语：Mean shift）
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人工神经网络 自编码器 認知計算 深度学习 DeepDream（英语：DeepDream） 多层感知器 RNN LSTM GRU（英语：Gated recurrent unit） ESN（英语：Echo state network） 储备池计算（英语：reservoir computing） 受限玻尔兹曼机 GAN SOM CNN U-Net 圖神經網絡（英语：graph neural network） transformer ViT（英语：Vision transformer） Mamba 脉冲神经网络（英语：Spiking neural network） Memtransistor（英语：Memtransistor） 电化学RAM（英语：Electrochemical RAM）（ECRAM）
强化学习 Q学习 SARSA 时序差分（TD） 多智能体（英语：Multi-agent reinforcement learning） Self-play（英语：Self-play (reinforcement learning technique)） RLHF
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 核方法 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
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相关条目 人工智能概述 术语 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
查 论 编

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）
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