引用次数在 19000 次+的，都是什么神仙论文？

Word2vec：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space。

目前已经引用了19220次。Word2vec是自然语言处理领域最著名的模型之一 

为什么到2021年，还要和大家推荐Word2vec呢？

首先，如果你去面试 NLP 相关职位，被问到 Word2vec一定不感到意外。

其次，Word2vec作为万物皆可Embedding开山之作，可谓是里程碑式的经典必读论文。它的出现改变了OneHot的高维稀疏的困境，自此之后各种xxx2vec如雨后春笋般冒了出来，用来解决各种嵌入式编码，包括后来的各种Embedding方式其实很多本质上都是Word2vec的延伸和优化。

如果你想搞定NLP词向量：LSA、Glove、FastText、ELMo、BERT，可以Word2vec为切入点。

那最传统的方式，还是读论文。

虽然网上有很多解读Word2vec的文章和视频，及复现讲解。但自己复现总是会碰到很多的问题，如果跟随资深的NLP算法工程师，手把手教你一起复现，可以事半功倍。

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Step2：精讲NLP开山之作 —Word2vec

Word2vec是自然语言处理领域最著名的模型之一，即能生成更好的词向量, 还能大幅度提高词向量训练的速度， Word2vec提出之后，基于深度学习的自然语言处理任务得到了高速的发展。

1套系统的方法论：2步走教你啃透Word2vec

Step1：深挖研究背景 

提纲挚领，从4大维度介绍论文，深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义，介绍论文中取得的核心成果，对比解决同一问题，已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点，熟悉论文的整体思路和框架，建立对本篇论文的一个概貌性认识。

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