5. 某電商平台的工程師在開發商品評論情感分析系統時，發現使用 One-Hot 編碼無 法表達詞語之間的語意關係，且隨著詞彙表擴大，向量維度與記憶體需求快速增 加。工程師因此改用 Word2Vec 進行詞語表示。請問 Word2Vec 從根本上解決了 上述問題的哪項限制？
(A)建立詞語之間的序列依賴關係，以捕捉長距離上下文語意；
(B)根據詞語在語料中的出現頻率調整其重要性，使模型更重視高頻詞；
(C)降低詞彙表示的維度，同時保留語意結構，避免高維稀疏表示所帶來的限制；
(D)透過監督式學習利用標註語料，提升詞語分類的準確性

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