例句:
Jane wants to go to Shenzhen.
Bob wants to go to Shanghai.
一、词袋模型
将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的。例如上面2个例句，就可以构成一个词袋，袋子里包括Jane、wants、to、go、Shenzhen、Bob、Shanghai。假设建立一个数组（或词典）用于映射匹配
[Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai]那么上面两个例句就可以用以下两个向量表示，对应的下标与映射数组的下标相匹配，其值为该词语出现的次数
[1,1,2,1,1,0,0]
[0,1,2,1,0,1,1]这两个词频向量就是词袋模型，可以很明显的看到语序关系已经完全丢失。
二、词向量模型
词向量模型是考虑词语位置关系的一种模型。通过大量语料的训练，将每一个词语映射到高维度（几千、几万维以上）的向量当中，通过求余弦的方式，可以判断两个词语之间的关系，例如例句中的Jane和Bob在词向量模型中，他们的余弦值可能就接近1，因为这两个都是人名，Shenzhen和Bob的余弦值可能就接近0，因为一个是人名一个是地名。
现在常用word2vec构成词向量模型，它的底层采用基于CBOW和Skip-Gram算法的神经网络模型。
1. CBOW模型
CBOW模型的训练输入是某一个特征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是这特定的一个词的词向量。比如上面的第一句话，将上下文大小取值为2，特定的这个词是"go"，也就是我们需要的输出词向量,上下文对应的词有4个，前后各2个，这4个词是我们模型的输入。由于CBOW使用的是词袋模型，因此这4个词都是平等的，也就是不考虑他们和我们关注的词之间的距离大小，只要在我们上下文之内即可。
这样我们这个CBOW的例子里，我们的输入是4个词向量，输出是所有词的softmax概率（训练的目标是期望训练样本特定词对应的softmax概率最大），对应的CBOW神经网络模型输入层有4个神经元，输出层有词汇表大小个神经元。隐藏层的神经元个数我们可以自己指定。通过DNN的反向传播算法，我们可以求出DNN模型的参数，同时得到所有的词对应的词向量。这样当我们有新的需求，要求出某4个词对应的最可能的输出中心词时，我们可以通过一次DNN前向传播算法并通过softmax激活函数找到概率最大的词对应的神经元即可。
2.Skip-Gram模型
Skip-Gram模型和CBOW的思路是反着来的，即输入是特定的一个词的词向量，而输出是特定词对应的上下文词向量。还是上面的例子，我们的上下文大小取值为2， 特定的这个词"go"是我们的输入，而这4个上下文词是我们的输出。
这样我们这个Skip-Gram的例子里，我们的输入是特定词， 输出是softmax概率排前4的4个词，对应的Skip-Gram神经网络模型输入层有1个神经元，输出层有词汇表大小个神经元。隐藏层的神经元个数我们可以自己指定。通过DNN的反向传播算法，我们可以求出DNN模型的参数，同时得到所有的词对应的词向量。这样当我们有新的需求，要求出某1个词对应的最可能的4个上下文词时，我们可以通过一次DNN前向传播算法得到概率大小排前4的softmax概率对应的神经元所对应的词即可。
词向量模型突出特点：
在词向量模型中，词向量与词向量之间有这非常特殊的特性。例如现在存在国王、男生、女人、皇后四个词向量，那么一个完善的词向量模型，就存在“国王-男人+女人=皇后”这样的关系。
