模型归属：

1. 领域：机器学习模型
2. 方向：自然语言处理
3. 作用：将字词转换为向量，并通过文章内容学习字词之间的相关性，从而将相似的词聚合在一起。
   将单词转换为在高维空间中的向量表示的模型。简单来说，就是将每个单词用一个向量来表示，这个向量有很多维度，而不是简单的用一个标签或者编号来表示单词。这样的表示方法可以帮助计算机更好地理解和处理文本数据。

模型使用：

1. 准备一篇文章（中文或英文）
2. 用python编写Word2Vec模型或者直接调用机器学习框架中的word2vec包
3. 将准备好的文章作为输入，传入Word2Vec.py这个程序中
4. 模型会将文章中相关性强的词聚合在一起
5. 训练好的Word2Vec模型的结果可以通过可视化图表的方式展示

模型的作用：　
　　生活例子：比如【网络舆情监测】我们爬取了某个论坛的网页，想要看看大家交流内容都是什么，有没有什么联系，我们准备好爬取得内容后，就可以使用这个模型，得到大家交流内容的相关性分析，从而知道大家在交流内容的大概。

模型实际应用：　
　　在网络舆情监测中，我们可以使用Word2Vec模型分析论坛内容的相关性，从而了解大家在交流的内容大致情况。这里有一个语义分析系统链接，在这个系统中继承了很多自然语言处理的应用，它将程序做成可视化界面供大家使用，非常方便直观，界面也非常友好！

Word2Vec模型的两种实现方式包括Skip-Gram模型和CBOW模型：
　１．Skip-Gram模型：用于预测上下文
　２．CBOW模型：给定上下文来预测输入
　
模型的实现步骤：

1. 对训练文档构建词汇表
2. 对词汇进行one-hot编码
3. 根据数据构建神经网络，并进行模型训练（涉及大量数学计算）
4. 获取训练数据过程中的参数（权重矩阵）即word vectors，即模型中的隐层
5. 最终的目标就是学习这个隐层的权重矩阵，即一个softmax回归分类器，它可以输出一个在0到1之间的值，代表不同词汇的概率。同时，所有输出层神经元节点的概率之和应该等于1。

在训练过程中，会使用到jieba中文结巴分词、Matplotlib可视化包和scikit-learn机器学习库等工具。

之前有跑过这样的代码,得到的结果:

训练的次数越多，模型的学习效果越好，预测值和真实值之间的差别（损失值）就越小！从可视化的结果就能看出来！