主要用于发现主题，解决词向量相近关系的表示； 将共现矩阵行(列)作为词向量

例如：语料库如下： 

• I like deep learning. 

• I like NLP. 

• I enjoy flying.

则共现矩阵表示如下：（使用对称的窗函数（左右window length都为1) ）

 

共现矩阵_词向量

 

 

 

例如：“I like”出现在第1，2句话中，一共出现2次，所以=2。 

对称的窗口指的是，“like I”也是2次

将共现矩阵行(列)作为词向量表示后，可以知道like，enjoy都是在I附近且统计数目大约相等，他们意思相近

但是共现矩阵也存在很多问题

面临稀疏性问题、向量维数随着词典大小线性增长

解决：SVD、PCA降维，但是计算量大