一名自然语言处理程序员正在写中文文本分类论文请你基于下面一段话重新组织语言写详细写丰富： 这一过程中word2vec主要包含两个模型：跳字模型skip-gram和连续词袋模型cbow。跳字模型skip-gram用当前词来预测上下文相当于给你一个词让你猜前面和后面可能出现什么词。而连续词袋模型cbow则通过文章的上下文内容去预测所空的内容相当于一句话中扣掉一个词让你猜这个词是什么。模型的训

在自然语言处理领域，word2vec模型是一种重要的词向量表示方法，其主要包含两个模型：跳字模型和连续词袋模型。跳字模型(skip-gram)通过当前词来预测上下文，相当于给你一个词，让你猜前面和后面可能出现的词，进而推断出该词的含义。而连续词袋模型(CBOW)则是通过文章上下文内容去预测所空缺的内容，相当于在一句话中扣掉一个词，让你猜测这个词是什么。

在模型的训练中，输入是某一个特征词的上下文相关的词对应的词向量，输出则为这特定的一个词的词向量。此外，word2vec模型提供了两种加速的方法：负采样技术和层次softmax技术。负采样技术通过随机抽取一些非目标词来进行训练，从而减少了训练时间。层次softmax技术则是通过将输出层的神经元分层，减少了softmax计算的时间复杂度。

综上所述，word2vec模型的提出为自然语言处理领域的词向量表示提供了一种新的思路，为后续的研究提供了重要的基础。通过word2vec模型，我们可以更好地理解自然语言中的语义和词汇之间的关系，进而在文本分类、情感分析等任务中取得更好的效果。