词向量（Word Vector）是一种将自然语言中的词汇转换成向量表示的方法。这种方法能够捕捉词语在语义和上下文中的关系，使得计算机能够更有效地处理和理解自然语言。
词向量的主要特点包括：
1. 低维表示：将词汇表示为低维向量，使得计算机可以方便地进行存储和计算。
2. 语义相似性：词向量能够反映词语之间的语义相似性。例如，"猫"和"狗"的词向量可能比较接近，因为它们都是动物。
3. 上下文信息：词向量可以捕捉词语在特定上下文中的语义信息。例如，"我"和"他"的词向量在特定句子中可能有所不同。
4. 快速计算：词向量可以使用高效的算法进行计算，例如余弦相似度，从而快速找到语义相近的词语。
常见的词向量模型包括：
Word2Vec：一种基于神经网络的方法，包括连续词袋（CBOW）和Skip-gram模型。
GloVe（Global Vectors for Word Representation）：一种基于全局上下文的方法，通过大量语料库训练得到词向量。
FastText：一种结合了词向量和字符向量的方法，可以更好地处理多义词。
词向量在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
