我们用 MITIE 只做了词向量，那么可以用 gensim 做 word2vec 来替代这个词向量么？还是两者有本质区别？

[MihaiLai]

我们用 MITIE 只做了词向量，那么可以用 gensim 做 word2vec 来替代这个词向量么？还是两者有本质区别？

Originally posted by @BrikerMan in #13 (comment)

请问这个有人回答一下么，这个MITIE训练的和word2vec等有什么区别有优势吗

[yzho0907]

MITIE 训练的本质是最大化目标词和它周围的词的相关性（CCA）, 从算法的角度上看是线性的，训练数据覆盖面（组合）越广则效果越好，但可以认为语言的分布本身并非是线性的，所以算法性能有限。
Word2vec可以理解为一个浅层（只有一个投影层）的神经网络，其本质是最小化目标词汇与它周围的词的‘’距离‘’， 算法本身是非线性的，训练数据量越大越趋近真实世界里的分布效果越好，但能够提取语言的特征也比较有限。
两者各有各的优点，都是从语言特性的角度出发的创新性算法。个人浅谈。