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2025-12-02
关于Word2Vec学习过程的理论：它学到了什么？本文深入探讨了Word2Vec学习过程的理论基础，揭示了其背后的数学机制。研究表明，在特定实际条件下，Word2Vec的学习问题可以简化为<em>无权最小二乘矩阵分解</em>，最终学习到的表征等同于PCA的结果。理论能够以<em>闭合形式</em>精确预测模型学到的特征，这些特征对应于$M^{\star}$矩阵的特征向量，与语料库统计数据和算法超参数直接相关，为理解现代语言模型中的特征学习提供了关键一步。
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