相比與bow(bag of word)，兩個都是特征的降維，
bow 每個詞是一個文檔向量中的一維
而one-hot是一個詞本身是一個向量(一維是1，其他是0)，不同詞之間的區別是1的位置不同，但是1的位置不表示實際意義
而word2vec中，每個詞用一個實數向量表示，語義相近的詞的向量夾角余弦相似度更相近 比如 都是水果等等
one-hot和word2vec 都屬於 distributed represent 表示法
word2vec可能需要涉及到一些聚類等，具體還沒深入研究
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