📚词向量进化史✨

从最初的简单模型到如今复杂的深度学习算法，词向量的发展历程就像一部精彩的科幻小说。最早的词袋模型（Bag of Words）如同初代机器人，虽然笨拙但奠定了基础。随着技术进步，Word2Vec横空出世，像一位聪明的侦探，能够捕捉词语间的微妙关系🔍。

接着，GloVe登场，它以统计学视角重新定义了词向量，让每个词都有了自己的独特坐标轴。而Transformer架构的出现，则是词向量的一次飞跃，尤其是BERT模型，宛如超级大脑，不仅理解单个词，还能深入理解上下文语境💬。

今天，词向量已广泛应用于自然语言处理的各个领域，从机器翻译到情感分析，它们正不断推动着AI技术的进步🚀。未来，词向量还将如何演变？让我们拭目以待！⏳