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出处：https://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html
Distributed Representation
Ngram本质上是将词当做一个个孤立的原子单元（atomic unit）去处理的。这种处理方式对应到数学上的形式是一个个离散的one-hot向量（除了一个词典索引的下标对应的方向上是11，其余方向上都是00）。例如，对于一个大小为55的词典：{"I", "love", "nature", "luaguage", "processing"}，“nature”对应的one-hot向量为：[0,0,1,0,0][0,0,1,0,0]。显然，one-hot向量的维度等于词典的大小。这在动辄上万甚至百万词典的实际应用中，面临着巨大的维度灾难问题（the curse of dimensionality）。
于是，人们就自然而然地想到，能否用一个连续的稠密向量去刻画一个word的特征呢？这样，我们不仅可以直接刻画词与词之间的相似度，还可以建立一个从向量到概率的平滑函数模型，使得相似的词向量可以映射到相近的概率空间上。这个稠密连续向量也被称为word的distributed representation[3]。
事实上，这个概念在信息检索（Information Retrieval）领域早就已经被广泛地使用了。只不过，在IR领域里，这个概念被称为向量空间模型（Vector Space Model，以下简称VSM）。
VSM是基于一种Statistical Semantics Hypothesis：语言的统计特征隐藏着语义的信息（Statistical pattern of human word usage can be used to figure out what people mean）。例如，两篇具有相似词分布的文档可以被认为是有着相近的主题。这个Hypothesis有很多衍生版本。其中，比较广为人知的两个版本是Bag of Words Hypothesis和Distributional Hypothesis。前者是说，一篇文档的词频（而不是词序）代表了文档的主题；后者是说，上下文环境相似的两个词有着相近的语义。后面我们会看到，word2vec算法也是基于Distributional的假设。
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