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word2vec的训练方式有2种，一个是根据上下文预测中心词的CBOW模型，一种是由中心词预测上下文的skip-gram模型。

对于skip-gram模型，根据上下文预测中心词，对于k个输入一般取加权平均的方式处理。

在Skip-Gram模型用一个中心词在文本序列前后的背景词来预测该中心词

在CBOW模型用一个中心词在文本序列前后的背景词来预测该中心词

采用Skip-gram训练模型，输入为一个单词，输出为每个单词是输入单词的上下文的概率