词向量的工作原理有：一、分布式表示；二、上下文窗口；三、预测目标词；四、损失函数优化；五、迭代训练；六、词频权重等。分布式表示认为具有相似上下文的词在语义上具有相似的含义，因此通过将词映射为连续的实数向量，可以捕捉到词之间的语义相似性。
一、分布式表示
词向量的工作原理是基于分布式表示的思想。在自然语言处理中，每个词被表示为一个实数向量，而不再是传统的离散符号。分布式表示认为具有相似上下文的词在语义上具有相似的含义，因此通过将词映射为连续的实数向量，可以捕捉到词之间的语义相似性。
二、上下文窗口
在训练词向量时，需要定义一个上下文窗口来确定每个词的上下文范围。上下文窗口可以是固定大小的，也可以是根据语料库中的上下文动态调整的。对于每个词，模型会考虑在其上下文窗口内出现的其他词，以捕捉词与词之间的关系。
三、预测目标词
词向量的训练过程中，通常采用预测目标词的方法。即通过上下文词来预测目标词，使得目标词的词向量能够捕捉到上下文词的语义信息。预测目标词的过程是通过神经网络或其他机器学习模型来完成的。
四、损失函数优化
在预测目标词的过程中，需要定义一个损失函数来衡量预测结果和真实目标之间的差异。常用的损失函数包括交叉熵损失函数和均方误差损失函数。通过优化损失函数，可以调整词向量的参数，使得预测结果更加准确。
五、迭代训练
词向量的训练通常是一个迭代过程。在每一次迭代中，根据预测结果和真实目标，更新词向量的参数，使得模型逐渐收敛并得到较好的词向量表示。通常，训练过程会持续进行多个epoch，直到模型达到收敛或预定的停止条件。
六、词频权重
在词向量的训练过程中，可以考虑引入词频权重，对高频词和低频词进行不同程度的加权处理。一般来说，高频词出现的概率较大，可以给予较小的权重，而低频词出现的概率较小，可以给予较大的权重。这样可以在一定程度上平衡不同词的贡献，提高模型的性能和泛化能力。
七、上下文嵌入方式
在词向量的训练中，有不同的上下文嵌入方式。常用的嵌入方式包括连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram模型。CBOW模型通过上下文词的平均来预测目标词，而Skip-gram模型则通过目标词来预测上下文词。这两种嵌入方式各有优劣，适用于不同的应用场景。
八、迁移学习
词向量的训练可以采用迁移学习的思想。即通过在大规模语料库上预训练词向量，然后将已经训练好的词向量应用于特定任务的训练中，从而提升模型性能。迁移学习可以避免在小规模数据上重新训练词向量，节省时间和计算资源。
九、上下文窗口大小
上下文窗口的大小是词向量训练中的一个重要参数。窗口大小的选择会影响到模型对上下文信息的捕捉能力。较小的窗口大小可以更加关注局部上下文，而较大的窗口大小可以考虑更远的上下文信息。在实际应用中，需要根据具体任务和语料库的特点来选择合适的窗口大小。
十、词义消歧
词义消歧是词向量应用中的一个重要问题。由于一个词可能有多个不同的含义，词向量需要准确地捕捉每个含义的语义信息。解决词义消歧问题可以提高词向量的表达能力和语义准确性，有助于提高自然语言处理任务的性能。
延伸阅读
词向量简介
词向量（Word Embedding）是一种将单词或文本转换成实数向量的技术。在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，词向量是一种常见的表示方式，它将单词映射到连续的向量空间中，使得具有相似含义或语境的单词在向量空间中更加接近。传统的自然语言处理方法使用基于离散的、稀疏的one-hot编码表示单词，即将每个单词表示成一个高维的稀疏向量，其中只有一个维度是1，其他维度都是0。然而，这种表示方法存在维度灾难和语义表示不准确的问题。
词向量的出现解决了上述问题。词向量将每个单词表示成一个低维的实数向量，其中每个维度都对应着不同的语义信息。这样的表示方式使得语义相似的单词在向量空间中的距离更近，更容易捕捉到词语之间的语义关系。词向量的训练通常采用无监督的方式，可以使用一些预训练的模型如Word2Vec、GloVe、FastText等。这些模型通过对大规模的文本语料进行学习，从而得到了通用的词向量表示。在实际应用中，也可以将预训练的词向量作为输入，或者根据特定任务的需求在小规模数据上进行微调。
