cbow：上下文词向量求和，预测中心词 skip-gram：中心词预测上下文
1、哈夫曼树 把常规的 softmax 优化为 哈夫曼softmax，优化的是每个样本在哈夫曼树上的路径概率 与样本无关。
2、负采样 对每一个正样本，按照词频构建负样本，构建二分类任务，梯度下降求解。 可以用常规的 softmax 函数
https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html
