在使用 gensim 库进行训练期间，Skip-gram word2vec 和 CBOW w2v 有什么区别？

Question

对于Skip-gram word2vec的训练样本获取如下：

Sentence: The fox was running across the maple forest

单词fox 给出下对进行训练：

fox-run, fox-across, fox-maple, fox-forest

等等。 CBOW w2v 使用反向方法：

run-fox, across-fox, maple-fox, forest-fox

或forest字：

fox-forest, run-forest, across-forest, maple-forest

所以我们得到了所有的对。如果我们在 CBOW 模式下训练时不指定目标词，那么在使用 gensim 库进行训练期间，Skip-gram word2vec 和 CBOW w2v 有什么区别？在这两种情况下，是否都使用了所有成对的词？

Answer 1

只有 skip-gram 使用 (context_word)->(target_word) 形式的训练对。

在 CBOW 中，训练示例为 (average_of_multiple_context_words)->(target_word)。因此，当来自单个训练示例的错误被反向传播时，多个上下文词会得到相同的纠正推动。