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玉田县，河北省财政直管县， [1]  隶属河北省唐山市，地处河北省东北部，唐山市最西端， [2]  东接丰润区，西、北与天津市蓟州区接壤，西南隔蓟运河与天津市宝坻区相望，南界天津市宁河区，东北与遵化市相连。 [3] 

玉田县古称无终、渔阳，源自古代志怪小说《搜神记》中“阳伯雍无终山种石得玉”的故事。 [4]  旧石器时代即有人类活动，武则天时，无终县更名玉田县。天宝元年（742年），划出玉田县之东境始建遵化市。 [5]  金泰和年间（1201年），又划出县之东境始建丰闰县（丰润区）。截至2020年6月，玉田总面积1170平方公里，截至2020年6月，玉田县常住人口71.6万（城镇人口38.1万）， [2]  下辖1个街道、16个镇、4个乡。 [6] 

京秦铁路、大秦铁路、京唐城际铁路、津承城际铁路、北京—抚远公路（102国道）、玉滨公路、塘承高速、长春—深圳高速公路、、京沈高速公路、首都地区环线高速公路、北京—秦皇岛高速公路、京哈高速公路（G1）贯穿玉田全境。

玉田是传统农业大县，素有“冀东粮仓”之称，其中玉田甲鱼和玉田白菜为地理标志保护产品。 [2]  玉田县属东部大陆性季风气候。北部为燕山余脉，丘陵连绵；中部为山麓平原，土地肥沃，南部为洼地。 [2] 

玉田县是中国生猪调出大县 [7]  、中国大白菜之乡 [8]  省级园林县城、国家现代农业示范区 [9]  、全国农村改革试验区 [9]  、国家农业科技园区 [10]  、全国县域经济强县 [11]  、全国科技进步先进县 [12]  、国家农产品质量安全县 [13]  、全国义务教育发展基本均衡县 [14]  、第二批革命文物保护利用片区分县 [15]  、河北省数字乡村试点地区。

例如英语和西班牙语两种语言，通过训练分别得到它们对应的词向量空间 E 和 S。从英语中取出5个词 one，two，three，four，five，设其在 E 中对应的词向量分别为 v1，v2，v3，v4，v5，为方便作图，利用主成分分析（PCA）降维，得到相应的二维向量 u1，u2，u3，u4，u5，在二维平面上将这5个点描出来，如图6 所示。类似地，在西班牙语中取出（与one，two，three，four，five 对应的） uno，dos，tres，cuatro，cinco，设其在 S 中对应的词向量分别为 s1，s2，s3，s4，s5，用 PCA 降维后的二维向量分别为 t1，t2，t3，t4，t5，将它们在二维平面上描出来（可能还需作适当的旋转），如下图所示。

图6　word2vec训练得到的英语和西班牙语的词向量空间（图片来自文献13）

观察这两幅图，容易发现：5个词在两个向量空间中的相对位置差不多，这说明两种不同语言对应向量空间的结构之间具有相似性，从而进一步说明了在词向量空间中利用距离刻画词之间相似性的合理性。

不同语言在这个向量空间中有很多相似之处。这意味着两种语言的转换过程类似于两个向量空间的转换过程。这就把翻译从语言问题转成了数学问题，即寻找将一个向量空间映射到另一个向量空间的线性变换。为此，可以采用由专业人士编辑的小型双语词典，通过对比两种语言的对应词语语料集来求得这个线性变换。接下来就简单了，把变换运用到更大的语言空间中，即可得到任何一个词的对应词。尽管Tomas Mikolov方法很简单，但是非常有效，英语和西班牙语之间词语翻译的准确率能接近90%。这种方法可以用来拓展和提炼现有词典，甚至可以查找这些词典中的错误。而且谷歌这个团队的确在一个英语-捷克语词典中发现了大量错误。

值得注意的是，word2vec通过一个词和它周围词的关系把词这种离散符号向量化，并在向量表示中体现符号的语义，这种思想的应用并不限于自然语言这种符号序列。只要在某种特定结构（序列、树、网络等）里结点和周围的结点形成某种关系，都可以把结点看成自然语言中的“词汇”符号，用类似的方法处理。事实上，已经有学者把word2vec的词嵌入方法用于社交网络的分析，取得了很好的效果，相关研究已发表在2014年的ACM SIGKDD国际会议上。

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