星期二的清晨，阳光透过斑驳的树叶，洒在教室的课桌上，形成一片片光影。云清、许文馨、于芳和凌静四人结伴走进教室，她们轻声交谈着，脸上带着晨起的朝气。找到座位后，四人依次坐下，云清把书包放在桌上，开始有条不紊地整理着课本和笔记。
就在这时，教室门口传来一阵轻微的脚步声，众人抬头望去，只见祁阳背着书包走进了教室。祁阳身形挺拔，穿着一件简单的白色T恤和蓝色牛仔裤，整个人显得阳光干净。他平日里总是习惯坐在教室后座，可今天却径直朝着云清的方向走来。
祁阳走到云清的课桌旁，脸上带着温和的笑意，说道：“上次我给你补课，这次你得给我补课了，下课把你笔记给我看。”他的声音不大，却清晰地传入每个人的耳中。
云清微微一怔，随即抬起头，对上祁阳那双明亮的眼睛，毫不犹豫地点点头，“可以，你坐我旁边吧。”说着，她伸手把旁边课桌上的杂物往自己这边挪了挪，给祁阳腾出位置。
许文馨坐在云清的前面，此时她好奇地转过头，眼神在祁阳和云清之间来回打量，嘴角微微上扬，露出一抹意味深长的笑容。于芳和凌静也对视了一眼。
祁阳倒是没有在意周围人的目光，他大大方方地把书包放在桌上，坐了下来。坐定后，他微微侧身，看向云清，轻声说道：“谢谢。”那笑容里，带着几分亲近，仿佛他们之间有着旁人所不知的默契。云清回以一个淡淡的微笑，没有说话，继续整理着自己的东西。
上课铃很快响起，老师走进教室，开始了今天的授课。云清全神贯注地听着课，手中的笔不时在笔记本上记录着重点。祁阳也一改往日的慵懒，坐得笔直，眼睛紧紧盯着黑板，偶尔会偏头看向云清的笔记，眼神里透着专注与认真。而坐在周围的许文馨、于芳和凌静，心思却时不时地飘到这两人身上。
“同学们，经过之前对自然语言处理基本概念和简单工具的了解，今天我们要深入探讨自然语言处理中的词向量表示，这是让计算机理解人类语言的关键一步。”
王教授拿起一支粉笔，转身在黑板上写下“词向量”三个大字。“大家想想，我们日常使用的语言，像‘苹果’‘快乐’这些词汇，对于人类来说，它们有着明确的含义，我们可以轻易理解并运用。但计算机是如何理解这些词汇的呢？这就需要将词汇转化为计算机能够处理的数字形式，也就是词向量。” 为了让同学们有更直观的感受，王教授举了一个例子：“假设我们有一个简单的句子‘我喜欢苹果’，在计算机的世界里，它无法直接理解‘喜欢’和‘苹果’的意义。但如果我们把每个词都用一组数字来表示，情况就不一样了。”
接着，王教授详细讲解了词向量的生成方式，比如基于统计的方法。“通过统计大量文本中词汇的共现关系，我们可以构建一个词向量空间。在这个空间里，语义相近的词，它们的向量在空间中的位置也会比较接近。” 她一边说，一边在黑板上画了一个简单的二维向量空间示意图，上面标注了几个常见词汇的大致位置。“比如‘香蕉’和‘苹果’，它们都属于水果类，在这个向量空间里，它们的向量就会靠得很近；而‘苹果’和‘汽车’，由于语义相差较大，它们的向量位置就会相距很远。”
随后，王教授又介绍了更为先进的神经网络模型生成词向量的方法，如Word2Vec。“Word2Vec模型有两种主要的训练方式，CBOW（Continuous Bag - of - Words）和Skip - Gram。CBOW是通过上下文词汇来预测目标词汇，而Skip - Gram则相反，是通过目标词汇来预测上下文词汇。” 她在黑板上画出了CBOW和Skip - Gram的模型结构示意图，仔细地讲解每个部分的作用。“通过这种方式训练得到的词向量，能够更好地捕捉词汇之间的语义关系，为后续的自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译等，打下坚实的基础。”
课间时分，教室里一片喧闹，同学们的谈笑声交织在一起。云清坐在座位上把将自己的笔记推到了祁阳面前，说道：“来吧，祁阳，接受知识的洗礼吧！让自然语言的智慧灌进你的脑袋里！”
祁阳嘴角微微上扬，轻哼了一声，带着一丝调侃的意味说道：“你怎么不说，大郎吃药了。” 说罢，他轻轻翻开笔记，目光缓缓落在那密密麻麻的字迹上。
“你吃吧，多吃点。”云清叹了一口气，就在这时，她不经意间瞥见了祁阳手上戴着的戒指，“我的天，这个戒指？竟然真的在你手上？这明明是梦里那大量情丝化成的，可那情丝到底是谁的？”
“是你的。好了，我要看笔记了。”祁阳的语气波澜不惊，仿佛这是一件再平常不过的事。他的目光依旧专注在笔记上，时不时向云清抛出一两个问题，云清也暂时压下满心的疑惑，认真地一一解答。可她的眼光却总是不自觉地落在祁阳的手上，那是我的情丝？这到底是怎么回事？我的情丝为什么送到他手上？找错失主了吧？
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