CBOW给定训练样本,即一个词w和它的上下文Context(w),Context(w)是输入,w是输出。对于正负样本,分别定义一个标签:也即正样本为1,负样本为0。f运算后得到q,代码中有优化(后文分解),neu1e对应e。特别适合word2vec的训练。word2vec中,该“刻度尺”对应着table数组。patch,可以在macos上make编译https://github.com/bpiwowar/word2vec原版的CMake迁移,可以在macos下编译https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/gensim/models/word2vec.py大名鼎鼎的gensim,适合Python用户。https://github.com/h10r/word2vec-macosx-maverics改了几个文件头,可以在macos上make编译。vector等,其word2vec只是对原版C代码的包装,没有多少改进。还可以直接用Lucene的index训练。因为它的准确率是Java中最高的。他建议或者原版,或者gensim。所以准确率依然和kojisekig的一样,欢迎围观。看到这篇算是理解word2vec了,感谢博主。