词向量（Word Vector）是自然语言处理中的一种核心技术，它将单词表示为高维实数向量，这些向量通过机器学习模型（如Word2Vec或GloVe）在大量文本数据上训练得到，能够捕捉单词的语义相似性和语法关系；例如，“国王”和“王后”的向量在空间中位置相近，反映出它们的关联性。这种表示方法使单词从离散符号转化为连续数学对象，为模型理解语言提供了基础。
在AI产品开发的实际落地中，词向量被广泛应用于提升文本处理任务的效率和准确性。产品经理可利用预训练的词向量模型快速构建功能，如搜索引擎的查询扩展、聊天机器人的意图识别或电商推荐系统的相似产品匹配，从而优化用户体验并降低开发成本。对于希望深入学习的读者，推荐阅读Tomas Mikolov等人于2013年发表的论文《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》，或参考书籍《Speech and Language Processing》 by Daniel Jurafsky and James H. Martin。
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