简述word2vec原理 word2vec 数学原理
什么是 Word2Vec
2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。
首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。
随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。
其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。
另外需要强调的一点是，word2vec是一个计算word vector的开源工具。
当我们在说word2vec算法或模型的时候，其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。
很多人以为word2vec指的是一个算法或模型，这也是一种谬误。
接下来，本文将从统计语言模型出发，尽可能详细地介绍word2vec工具背后的算法模型的来龙去脉。
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word2vec和word embedding有什么区别
打开word的方法this.webBrowser1.Navigate(fileName)，因为速度比较慢，所以要进行多线程操作，我的目的时，在.net打开word文档的时候显示label控件“正在打开。
。
。
”，打开完成后，把label隐藏起来，该如何实现？初次接触多线程，望高手能给出点具体的代码或方法流程，小弟拜谢！！！单线程就是进程只有一个线程多线程就是进程有多个线程多线程处理的优点同步应用程序的开发比较容易，但由于需要在上一个任务完成后才能开始新的任务，所以其效率通常比多线程应用程序低。
如果完成同步任务所用的时间比预计时间长，应用程序可能会不响应。
多线程处理可以同时运行多个过程。
例如，文字处理器应用程序在您处理文档的同时，可以检查拼写（作为单独的任务）。
由于多线程应用程序将程序划分成独立的任务，因此可以在以下方面显著提高性能：多线程技术使程序的响应速度更快，因为用户界面可以在进行其他工作的同时一直处于活动状态。
当前没有进行处理的任务可以将处理器时间让给其他任务。
占用大量处理时间的任务可以定期将处理器时间让给其他任务。
可以随时停止任务。
可以分别设置各个任务的优先级以优化性能。
是否需要创建多线程应用程序取决于多个因素。
在以下情况下，最适合采用多线程处理：耗时或大量占用处理器的任务阻塞用户界面操作。
各个任务必须等待外部资源（如远程文件或 Internet 连接）。
例如，用于跟踪 Web 页上的链接并下载满足特定条件的文件的 Internet 应用程序“robot”。
这种应用程序可以依次同步下载各个文件，也可以使用多线程同时下载多个文件。
多线程方法比同步方法的效率高很多，因为即使在某些线程中远程 Web 服务器的响应非常慢，也可以下载文件。
下面是多线程的例子还在Dos时代，人们就在寻求一种多任务的实现。
于是出现了TSR类型的后台驻留程序，比较有代表性的有Side Kick、Vsafe等优秀的TSR程序，这类程序的出现和应用确实给用户使用计算机带来了极大的方便，比如Side Kick，我们编程可以在不用进编辑程序的状态下，一边编辑源程序，一边编译运行，非常方便。
但是，Dos单任务操作系统的致命缺陷注定了在Dos下不可能开发出真正的多任务程序。
进入Windows3.1时代，这种情况依然没有根本的改变，一次应用只能做一件事。
比如数据库查询，除非应用编得很好，在查询期间整个系统将不响应用户的输入。
进入了Windows NT和Windows 9x时代，情况就有了彻底的改观，操作系统从真正意义上实现了多任务（严格地说，Win9x还算不上）。
一个应用程序，在需要的时候可以有许多个执行线程，每个线程就是一个小的执行程序，操作系统自动使各个线程共享CPU资源，确保任一线程都不能使系统死锁。
这样，在编程的时候，可以把费时间的任务移到后台，在前台用另一个线程接受用户的输入。
对那些对实时性要求比较高的编程任务，如网络客户服务、串行通信等应用时，多线程的实现无疑大大地增强了程序的可用性和稳固性。
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