这一讲是上一讲的补充，内容比较零碎，包括：Word2vec回顾、优化、基于统计的词向量、GloVe、词向量评价、词义等，前两个内容没必要再介绍了，下面逐一介绍后四个内容。
基于统计的词向量
词向量的目的就是希望通过低维稠密向量来表示词的含义，而词的分布式语义表示方法认为词的含义由其上下文语境决定。Word2vec把中心词和临近词抽取出来，通过预测的方式训练得到词向量。在Word2vec之前，传统的方式通过统计词的共现性来得到词向量，即一个词的词向量表示为其临近词出现的频率，如果两个词的含义很相近，则其临近词分布会比较像，得到的词向量也比较像。其具体计算过程在第一次作业中有详细的描述，这里再简单回顾如下。
假设一个语料库中包含三个句子，共有8个特异词（包括点号），对于每个词，统计其前后一个词的词频（临近窗口为1），由此能得到一个8×8的对称矩阵，其每一行（或每一列）表示该词的词向量。比如对于like这个词，在三个句子中，其左右共出现2次I，1次deep和1次NLP，所以like对应的词向量中，I、deep和NLP维的值分别为2,1,1。
