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Skip-Gram神经网络模型是一种非常简单的神经网络结构，仅有一个Hidden Layer的神经网络结构。Skip-Gram模型的训练过程可以视作一个“Fake Task（伪任务）”，训练该模型的目的并不是将训练好的模型用于任何的分类任务，而是为了学习得到隐层的权重矩阵，通过这些矩阵进而可以得到单词的特征向量。

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