概述
本文主要介绍一篇年代久远但意义重大的论文A Neural Probabilistic Language Model（2003），其意义重大的一点在将神经网络引入语言模型的训练中，并得到了词向量这个副产物，即万物皆可Embedding的由来就在这里。
本文采用最通俗的例子来讲这个神经元模型的原理、代码和缺点。
一、原理
1、原型图
1、首先拿到一篇文章，需要把文章中的词全部提取出来并去重，得到 V V V ，初始化词向量 C C C（一个 ∣ V ∣ |V| ∣V∣x m m m大小的矩阵，m），
最后
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