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word2vec是一种基于神经网络的词嵌入技术，通过训练神经网络得到一个关于输入X和
输出Y之间的语言模型，获取训练好的神经网络权重，这个权重是用来对输入词汇X进行向
量化表示的。
CBOW（Continuous Bag-of-Words Model），即“连续词袋模型”，其应用场景是根据
上下文预测中间词，输入X是每个词汇的one-hot向量，输出Y为给定词汇表中每个词作为目
标词的概率。
也称为"跳字模型"，应用场景是根据中间词预测上下文词，所以输入X为任意单词，输出
Y为给定词汇表中每个词作为上下文词的概率。
1. 关于word2vec，下列说法正确的是:
A 是一种基于one-hot的编码方式
B 是一种基于神经网络的词嵌入技术
C 神经网络的输出就是词向量的最终表示
D 以上说法均不正确
2. 关于word2vec的两种模型，下列说法正确的是:
A CBOW模型是根据上下文预测中间词
B Skip-gram模型的输入是多个单词
C Skip-gram模型的输出为给定词汇表中每个词作为目标词的概率
D 以上说法均不正确
1=>B 2=>A
