Word2Vec模型标志着语言模型从单纯的统计转向了真正的语义理解。

Word2Vec模型标志着语言模型从单纯的统计转向了真正的语义理解。

A、正确

B、错误

正确答案：A

答案解析：在Word2Vec模型出现之前，语言模型多基于统计方法，例如n-gram模型，主要通过统计词频等方式来预测下一个词。这种方法虽能在一定程度上处理语言，但无法真正理解词与词之间的语义关系。

而Word2Vec模型通过在大规模文本数据上进行训练，能够将每个词映射到一个低维向量空间，在这个向量空间中，语义相近的词其向量表示也相近。例如，“国王”“王后”“王子”“公主”等词在语义上具有一定关联，经过Word2Vec训练后，它们在向量空间中的位置也会比较接近，通过计算向量之间的相似度（如余弦相似度）就可以衡量词语间的语义关系。

这种将词转化为具有语义信息向量的方式，使得语言模型不再仅仅依赖于表面的统计数据，而是开始能够捕捉和理解词语背后的语义，标志着语言模型从单纯的统计转向了真正的语义理解。所以该说法正确。