CW2Vec: CW2Vec模型的实现
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简介：
简介：CW2Vec是一种创新的词嵌入技术，通过结合上下文信息与词汇特征，有效提升了文本语义表示的质量和准确性。该模型在多项自然语言处理任务中展现出卓越性能。
cw2vec 是一种基于 skip-gram 并结合笔画信息来训练中文词向量的模型，请参考相关文章进行详细了解：声明：此实现并非 cw2vec 的官方版本，所有观点均不代表官方立场，如有错误请指正。本代码力求忠实于原文，但有以下不同之处：
1. 相似度计算公式中乘以了 1 / |S(w)| ，因为在使用原始公式的测试过程中发现嵌入值出现了 NaN。
2. 在 skip window 中采样时采用了 random.sample() 方法，而原文章未对此进行说明。
3. 处理 batch 数据时没有采用断句处理方式，原文中也未提及这一点。
4. 对于笔画长度较短的词，在代码实现上进行了 padding 操作以适应模型需求。
关于 commit 数量较少的原因是内部使用了 Git LFS 来管理大文件，因此采用了新的代码库。训练方法请参见 git cl 相关文档。
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