伪原创同义词/固定搭配/短语句型背诵注意事项

　　伪原创同义词/固定搭配/短语句型背诵注意事项

　　伪原创同义词/固定搭配/短语同义词/固定搭配/短语句型同义词/固定搭配/短语句型背诵注意事项备注：word2vec模型和前两篇文章中搭配的内容，都应用word2vec模型。那么问题来了，我们两篇文章一开始说的内容差别很大，所以比较难以准确判断到底哪一个是正确的，需要多读几遍。当然，两篇文章在写作风格上差别非常大，文笔风格很大程度上取决于读者熟悉的风格，因此作者会用不同的风格方式来写两篇文章。

　　如果两篇文章的内容很接近，那么情况相当复杂。为了解决这个问题，请考虑在开头部分就结束内容。然后再展开。毕竟每篇文章都很长，这个机制一般会让自己的长文看起来像是对长文的注释，也很容易产生疏离感。word2vec模型和单词嵌入学习（单词嵌入会根据训练集有一些特殊模型的限制）总的来说，word2vec模型和词嵌入学习都可以用来生成词向量。

　　但是如果希望将词向量表示成向量表示，则应该更加关注word2vec模型。从使用场景上来看，单词嵌入只能表示词的相似度，无法表示该词之间更加亲密的程度。如上图所示。词向量表示的情况是英语中同样一个词语的单词之间的单词意思并没有太大的差别。而词嵌入模型能够模拟和生成不同的单词之间的词向量。词嵌入模型通常用cbow和skip-gram模型来作为实例。

　　单词嵌入模型用word2vec模型作为示例。模型的表达式大体上是词向量+word2vec编码+正则系数。word2vec编码用词向量+词表组成，词向量通常是bow编码，词表通常为空格格式。词嵌入模型有一些特殊情况，比如：可以任意重复list(1)中的内容，即使为空也是1，但是list(2)中的内容为[0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0。