它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流行，更关键的是，自从 2013 年谷歌提出 Word2vec 一来，Embedding 技术从自然语言处理领域推广到广告、搜索、图像、推荐等几乎所有深度学习的领域，成了深度学习知识框架中不可或缺的技术点。
Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。for w in words:if w in word2ind:ind = word2ind。
2013年夏天，一篇平平常常的帖子出现在谷歌的开源博客上，标题是《学习词汇背后的含义》。帖子中说：“目前计算机还不太擅长理解人类语言，虽然离这个目标还有一段距离，但我们正在利用最新的机器学习和自然语言处理技术取得重大进展。
