我一直在阅读有关神经网络以及CBOW和Skip-Gram如何工作的内容，但我无法弄明白一件事：如何生成单词向量本身？
在我看来，我总是使用这些方法来计算权重矩阵，我使用单词vector来调整它，我很难理解我是如何得到单词向量的。
当我发现Rumelhart论文时，我认为我会在那里找到答案，但我得到的只是同样的事情：计算错误，将预期的输出与我找到的输出进行比较并调整模型。但谁是我的预期产量？我是怎么得到的？
例如，Omer Levy和Yoav Goldberg以一种完美清晰的方式（在稀疏和显式词表示中的语言规则）中解释了显式向量空间表示如何工作，但我无法找到关于如何对词进行分布式表示的解释的工作原理。