常用的文本向量化算法有：分布式表示word2vec CBOW模型（连续词袋模型） Skip-gram模型（跳字袋模型） doc2vec/str2vec DM（分布式记忆模型） DBOW（分布式词袋模型）

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文本向量化是自然语言处理中的核心技术，它将人类可读的文本转换为计算机能够处理的数值向量。这个过程使得机器能够理解和分析文本内容。常用的文本向量化算法主要分为两大类：Word2Vec系列和Doc2Vec系列。 CBOW模型是Word2Vec的一种实现方式，全称为连续词袋模型。它的核心思想是通过上下文词来预测目标词。模型接收周围词的向量作为输入，输出中心词的概率分布。CBOW模型特别适合处理高频词，训练速度较快。 Skip-gram模型是Word2Vec的另一种实现方式，也称为跳字模型。它的工作原理与CBOW模型正好相反：通过目标词来预测上下文词。模型接收中心词的向量作为输入，输出周围词的概率分布。Skip-gram模型特别适合处理低频词和生僻词，能够更好地学习罕见词汇的表示。 DM模型是Doc2Vec的一种实现方式，全称为分布式记忆模型。它将Word2Vec扩展到文档级别，为每个文档分配一个唯一的标识符。模型将文档向量与词向量结合起来，共同预测目标词。DM模型的优势在于能够保留词序信息，更好地捕捉文档的语义结构。