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主要用于发现主题，解决词向量相近关系的表示； 将共现矩阵行(列)作为词向量
例如：语料库如下：
• I like deep learning.
• I like NLP.
• I enjoy flying.
则共现矩阵表示如下：（使用对称的窗函数（左右window length都为1) ）
例如：“I like”出现在第1，2句话中，一共出现2次，所以=2。
对称的窗口指的是，“like I”也是2次
将共现矩阵行(列)作为词向量表示后，可以知道like，enjoy都是在I附近且统计数目大约相等，他们意思相近
但是共现矩阵也存在很多问题
面临稀疏性问题、向量维数随着词典大小线性增长
解决：SVD、PCA降维，但是计算量大