在自然语言处理任务中，如何评估和选择效果较好的词向量？

回答思路

1. 能说明词向量常见评估方法（如相似度、类比推理、下游任务）
2. 能结合具体NLP任务（如文本分类、情感分析）讨论选择依据
3. 能比较不同词向量模型（如Word2Vec、GloVe、FastText）的适用场景
4. 能指出词向量的局限及近期替代方案（如上下文相关向量）