输入是一个词
输出是一个向量
整个过程无监督
用来训练的是一堆文章
精神：
根据一个词汇的上下文来理解它
具体：
1.count based
两个词经常一起出现，认为它们是相似的
2.prediction-based
给神经网络一个词，神经网络输出下一个词
给两个词：不把它们接在一起，而是共享参数
词向量模型只有一个隐藏层，不是深度学习
为什么：
减小计算量，提高训练效率
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