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词向量是表示自然语言里单词的一种方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的（）。

词向量（WordEmbedding）是一种分布式的表示方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算

利用one-hot表示一个向量，使用一个词表长的向量表示一个单词，被表示单词对应的位置为0，其他单词对应的位置均为1

NLP中采用深度学习方法，将单词表示为one-hot编码向量，采用的是基于规则的方法。

分布式表示：wordembedding指的是将词转化成一种分布式表示，又称（）。分布式表示将词表示成一个（）的连续的稠密向量。