普考申論題
109年
[圖書資訊管理] 資訊系統與資訊檢索概要
第 二 題
二、Word2Vec為一種Word Embedding的技術，請說明Word2Vec的技術內涵為何？相較於TF×IDF所決定的詞向量，採用Word2Vec所決定詞向量於向量空間模型（Vector Space Model）所設計的資訊檢索系統，其優缺點分別為何？（25分）
📝 此題為申論題
思路引導 VIP
本題考查自然語言處理（NLP）在資檢的應用。首先需解釋 Word2Vec 的核心觀念——「分布假說（Distributional Hypothesis）」。技術內涵要提到兩種模型（CBOW 與 Skip-gram）。接著對比傳統 TF-IDF（稀疏矩陣、局部計數）與 Word2Vec（稠密向量、語意空間）。思考重點在於：為什麼 Word2Vec 能抓到「同義詞」而 TF-IDF 不行？建議作答時間：22分鐘。
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【考點分析】
- 字詞嵌入（Word Embedding）技術原理。
- Word2Vec 的兩大架構：CBOW 與 Skip-gram。
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