词向量其实就是语义映射矩阵

最近仔细学习了word2vec，上网查资料的时候发现很多博客资料上讲到的主要是理论，不好全面理解；而对于介绍应用的文章又偏重于某个工具的使用而不是训练的细节，所以特别参考了Tensorflow上的实现写下本篇文章，以防忘记。其中Tensorflow实现word2vec请点击这里

正文：

对于word2vec的原理这里不做过多解释，如果不熟悉可以看 [NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质，下文中有些图片借用了文章中的图片，下面主要介绍训练过程。

词向量其实是将词映射到一个语义空间，得到的向量。而word2vec是借用神经网络的方式实现的，考虑文本的上下文关系，有两种模型CBOW 和Skip-gram，这两种模型在训练的过程中类似。Skip-gram 模型是用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文，CBOW模型是拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身。

词向量训练的预处理步骤：
1. 对输入的文本生成一个词汇表，每个词统计词频，按照词频从高到低排序，取最频繁的V个词，构成一个词汇表。每个词存在一个one-hot向量，向量的维度是V，如果该词在词汇表中出现过，则向量中词汇表中对应的位置为1，其他位置全为0。如果词汇表中不出现，则向量为全0
2. 将输入文本的每个词都生成一个on

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