Vector Representations of Words

此为TensorFlow框架官网学习笔记，原文为Vector Representations of Words

The Skip-gram Model

以下面这个为例

the quick brown fox jumped over the lazy dog

如上的语句，我们可以得到context(上下文)，target(目标词)，（context,target）这里使用的窗口大小为1：

([the, brown], quick), ([quick, fox], brown), ([brown, jumped], fox), ...

这个是CBOW的训练数据，转换为skip-gram model，这样训练集就变为如下：

(quick, the), (quick, brown), (brown, quick), (brown, fox), ...