在自然语言处理任务中，词向量（word2vec）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维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。

    如 图1 所示的词向量计算任务中，先把每个词（如queen，king等）转换成一个高维空间的向量，这些向量在一定意义上可以代表这个词的语义信息。再通过计算这些向量之间的距离，就可以计算出词语之间的关联关系，从而达到让计算机像计算数值一样去计算自然语言的目的。

    词向量word2vec - 图1

    图1：词向量计算示意图

    因此，大部分词向量模型都需要回答两个问题：

    • 如何把词转换为向量?
    • 如何让向量具有语义信息?