看到原理，但是看花眼了，还不明白程序实现过程。
代码网址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
程序原理：
word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。
word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋（bag-of-words）和skip-gram架构实现，word2vec遵循Apache License 2.0开源协议。
如何转换？
word2vec主要是将文本语料库转换成词向量。它会先从训练文本数据中构建一个词汇，然后获取向量表示词，由此产生的词向量可以作为某项功能用在许多自然语言处理和机器学习应用中。
在举例子之前，引入余弦距离（Cosine distance）这个概念（摘自维基百科）：
通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。在比较过程中，向量的规模大小不予考虑，仅仅考虑到向量的指向方向。余弦相似度通常用于两个向量的夹角小于90°之内，因此余弦相似度的值为0到1之间。然后可以通过distance工具根据转换后的向量计算出余弦距离，来表示向量（词语）的相似度。
代码网址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
程序原理：
word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。
word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋（bag-of-words）和skip-gram架构实现，word2vec遵循Apache License 2.0开源协议。
如何转换？
word2vec主要是将文本语料库转换成词向量。它会先从训练文本数据中构建一个词汇，然后获取向量表示词，由此产生的词向量可以作为某项功能用在许多自然语言处理和机器学习应用中。
在举例子之前，引入余弦距离（Cosine distance）这个概念（摘自维基百科）：
通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。在比较过程中，向量的规模大小不予考虑，仅仅考虑到向量的指向方向。余弦相似度通常用于两个向量的夹角小于90°之内，因此余弦相似度的值为0到1之间。然后可以通过distance工具根据转换后的向量计算出余弦距离，来表示向量（词语）的相似度。
