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一文詳解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（實現篇）

雷鋒網按：這是一個關於 Skip-Gram 模型的系列教程，共分為結構、訓練和實現三個部分，本文為最後一部分：實現篇。原文作者天雨粟，原載於作者知乎專欄，雷鋒網已獲授權。

前言

上一篇的專欄介紹了Word2Vec中的Skip-Gram模型的結構和訓練，如果看過的小夥伴可以直接開始動手用TensorFlow實現自己的Word2Vec模型，本篇文章將利用TensorFlow來完成Skip-Gram模型。還不是很了解Skip-Gram思想的小夥伴可以先看一下上一篇的專欄內容。

本篇實戰代碼的目的主要是加深對Skip-Gram模型中一些思想和trick的理解。由於受限於語料規模、語料質量、算法細節以及訓練成本的原因，訓練出的結果顯然是無法跟gensim封裝的Word2Vec相比的，本代碼適合新手去理解與練習Skip-Gram模型的思想。

工具介紹

● 語言：Python 3

●…