CBOW（Continuous Bag of Words）模型是一种用于训练词向量的方法。
想象一下，CBOW 就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW 的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。
为了完成这个任务，CBOW 会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW 会用这个综合向量去预测目标词。通过不断地调整向量的数值，让预测越来越准确。
在这个过程中，CBOW 就学会了如何把每个词都用一个向量来表示，而且意思相近的词对应的向量也会比较接近。这样训练出来的词向量可以用于很多自然语言处理任务，比如文本分类、情感分析、机器翻译等。