1.背景介绍
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域的一个重要分支，其目标是让计算机理解、生成和翻译人类语言。随着大数据、云计算和深度学习等技术的发展，深度学习的NLP（Deep Learning for NLP）在处理自然语言文本和语音的能力得到了显著提升。在本文中，我们将从Word2Vec到BERT，深入探讨深度学习的NLP的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及代码实例。
2.核心概念与联系
2.1 Word2Vec
Word2Vec是一个基于深度学习的词嵌入（word embedding）模型，可以将词汇转换为高维的向量表示，从而捕捉词汇之间的语义关系。Word2Vec的核心思想是通过将大量的文本数据分成多个短语（sentence），然后将每个短语中的词汇映射到一个连续的向量空间中，从而实现词汇之间的相似度计算。Word2Vec的主要算法有两种：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-775265.html
- 连续Bag-of-Words模型（Continuous Bag-of-Words，CBOW）：给定一个词，CBOW将该词周围的上下文词汇作为输入，通过一个三层神经网络进行训练，目标是预测给定词。
- Skip-Gram模型：给定一个词，Skip-Gram将该词周围的上下文词汇作为输入，通过一个三层神经网络进行训练，目标是预测给定词。
2.2 GloVe
GloVe（Global V文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-775265.html
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