对于一个大小为N词典，给出一个N*N的矩阵。将这些词分别进行编码。再者，例如，香蕉与水果这两个词词意接近，我们引进余弦相似度来计算两者相似度。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似。而由于在独热编码中词与词之间余弦相似度均为0，就是词与词之间相似度为0，这是不合适的，所有又引入词向量。
给定几个词，预测下一个词。上图所示有一个 V×m 的矩阵 Q，这个矩阵 Q 包含 V 行，V代表词典大小，每一行的内容代表对应单词的 Word Embedding 值。

解释：神经网络语言模型的第一层，为输入层。首先将前 n−1 个单词用 Onehot 编码作为原始单词输入，之后乘以一个随机初始化的矩阵 Q 后获得词向量 C(wi）。神经网络语言模型的第二层，为隐层，包含 h 个隐变量，H 代表权重矩阵，因此隐层的输出为 Hx+d，其中 d 为偏置项。并且在此之后使用 tanh 作为激活函数。神经网络语言模型的第三层，为输出层，给出下一个词为该词的概率。随着多次学习，其中向量 C(wi）和权重Q会逐渐稳定，我们将C(Wi)作为该词的词向量。

例子·：给我任何一个词，判断” --》 独热编码w1 [1,0,0,0,0]，w1*Q =c1 （“判断”这个词的词向量）。