前端三脚猫: 更新下我的最新修复情况，必须使用官方卸载工具完全卸载后，在重新安装新版本才可以，我中间没有修复文件和重启一样可以正常连接了。

zyh_cn: 第8行应该缩进，否则只打印一个字典

yonsan_: 谢谢，我这几天在学习word2vec。有一些基础的概念想向博主确认，所以word2vec的目的是将原纬度较高的one hot编码词向量或者维度较高的词典空间，转化出稠密的低纬度的向量（该向量还具备一些词与词之间的联系的功能）。实现方法是有cbow和sg两种模型（根据输入输出的数据区分）。训练完成后，就可以让原编码通过cbow的前面的W系数矩阵look up table，得到期望的稠密向量。这就是word2vec的整个过程，对于cbow和sg模型的预测中心词和预测context的功能，我们最后不是那么在乎。索引值和负采样等都是这个过程中的trick。

前行的zhu: 比如说词典的单词数量为1万，一个单词如果使用one hot编码，那么其维度也就是一万个维度，但是只有一个位置为1(比如是第两千)，其他所有位置均为0，比如查找到该单词在词典中的位置为2000，使用这个索引结合词典就可以得到该单词的向量了。

yonsan_: word2vec的输入层优化方法：为每个单词指定索引值来替代one hot编码，作为输入数据，是什么意思呢？能否展开？