今天给大家带来的是自然语言处理领域的重要模型——Skip-gram的深度解析！📖💻

Skip-gram是Word2Vec中的一种方法，核心思想是以中心词预测上下文词。它通过最大化条件概率来训练词向量，让每个词都拥有一个低维稠密向量表示，从而捕捉语义关系。🎯

首先，我们从数学角度入手：假设输入句子为"I like playing basketball"，以"playing"为中心词时，Skip-gram的目标是计算其上下文词（如"like", "basketball"）出现的概率。这涉及softmax函数的使用，但直接优化会非常耗时，因此引入负采样技巧简化问题，只更新部分负样本权重。📝📈

此外，本文还附有Skip-gram论文原文链接🔗，方便大家深入研究！如果你对NLP感兴趣，不妨动手实践一下，感受语言嵌入的魅力吧～🚀

NLP Word2Vec SkipGram