Nlp 如何预测最可能的单词和句子？

谷歌的Word2vec在NLP任务中表现出强大的功能。我对这个工具很陌生，不清楚它到底能做什么

假设我们有一句话：“这个周末我要去纽约。”

基于这句话，我们有很多选择来转换它。例如：

1） “这个周末我将和爸爸一起去纽约。”

2） “这个周末我要去洛杉矶。”

3） “这个周末我不去纽约。”

我想从word2vec中得到的是，给定一个基本句子，我如何预测它的一个转换是最可能的转换？或者，给定一个变换，我们可以在基本句子的基础上计算概率

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另外一个问题是，除了word2vec之外，还有其他工具可以达到同样的目的吗？

您可能想看看递归网络。它们在自然语言生成中有应用

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还考虑了DOC2VEC，它用整句来代替单字或短N-gram，可以用相似性来组合句子。p> 你预测“它的一个转变是最有可能的转变”到底是什么意思？什么是“最有可能”？