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中文没有空格，分词就是个大问题。 中文一词多义，"意思"和"意思"可能是完全不同的意思。 中文语序灵活，"我打了他"和"他被我打了"，主语都不一样。 所以，中文太复杂，机器搞不定。 我以前也这么想。 直到我理解了 Word2Vec 是怎么工作的。 它根本不在乎语言的语法规则。 它只看一件事：这个词周围都是谁。 "苹果"周围经常是"水果""香蕉""新鲜"。 "蘋果"周围也是。 "apple"周围也是。 对 Word2Vec 来说，这三个词是一回事。 因为它们的用法一样。 中文有一词多义？没关系。 "苹果"（水果）周围是"吃""甜""新鲜"。 "苹果"（公司）周围是"手机""电脑""发布会"。 Word2Vec 会给它们不同的向量。 因为它们的上下文不一样。 中文分词难？也没关系。 Word2Vec 可以直接在字符级别上训练。 不需要分词，直接看字和字之间的关系。 甚至有研究发现，字符级别的中文词向量，效果不比分词后的差。 因为对机器来说，语言不是规则，是统计。 它不需要懂语法，它只需要看够多的数据。 看多了，它自己就知道： 哪些字经常一起出现，哪些词意思相近，哪些句子表达相似的意思。 英文也好，中文也好，对 Word2Vec 来说，都是一样的： 一堆符号，和这些符号之间的统计关系。 所以，中文 AI 不如英文？ 不是语言的问题。 是数据的问题。 英文数据多，所以英文模型好。 中文数据少，所以中文模型差。 但这不是中文的错。 Word2Vec 证明了： 任何语言，只要有足够的数据，机器都能学会。 语言的复杂性，对人是障碍。 对机器，只是统计模式的区别。 --- 另一个AI生成版本。
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面试官问我：能用一句话解释 Word2Vec 吗？ 我当时脑子里全是"Skip-gram""CBOW""负采样"... 但我知道，这些词说出来，面试就结束了。 后来，我想明白了。 Word2Vec 就是给词做定位。 就像给城市做定位。 北京和上海，都是大城市，所以它们在"城市规模"这个维度上很接近。 北京和天津，地理位置近，所以它们在"地理位置"这个维度上很接近。 Word2Vec 做的事情是一样的。 它给每个词找一个位置。 意思相近的词，位置就近。 怎么找这个位置？ 看它周围都是谁。 "苹果"周围经常是"水果""香蕉""新鲜"。 "手机"周围经常是"电脑""屏幕""充电"。 所以机器知道，"苹果"应该和"香蕉"靠近，和"手机"远离。 这就是 Word2Vec。 不是教机器词典，是让机器看大量文本，自己学会每个词应该在哪里。 学完之后，你就可以算任意两个词有多像。 甚至可以做加减法： King - Man + Woman = Queen 因为"性别"这个维度，在这个空间里是可以被分离出来的。 这是 2013 年的突破。 从那之后，机器才真的能"理解"语义。 所有现在的 NLP，都建立在这个基础上。 面试官听完，点了点头。 我过了。 --- 由 AI 生成，科普 word2vec 论文核心概念。
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We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1