介绍词向量word2evc概念，及CBOW和Skip-gram的算法实现。
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在自然语言处理任务中，词向量（Word Embedding）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。
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?
自然语言单词是离散信号，比如“香蕉”，“橘子”，“水果”在我们看来就是3个离散的词。
如何把每个离散的单词转换为一个向量？
- 如何让向量具有语义信息?
比如，我们知道在很多情况下，“香蕉”和“橘子”更加相似，而“香蕉”和“句子”就没有那么相似
