CBOW考虑的主要思想是要P( w | Context(w) )的概率最大化，所以接下来看CBOW模型主要就是看如何定义和计算这个概率。（当然对于语言模型来说，实际的目标函数通常是对语料库中的每个词的概率P( w | Context(w) )取对数再累加） 输入层：词w前后c个，共2c个词的词向量 投影层（隐藏层）：对这2c个词向量求和. 因为CBOW使用的是词袋模型，因此这2c个词都是平等的，也就是不考虑他们和我们关注的词之间的距离大小，只要在我们上下文之内即可。 输出层：以语料库出现的词为叶子节点，以词在语料库中出现的次数为权重，构造Huffman树。这颗Huffman树的叶子节点共有D个（语料库中词的个数）， 非叶子节点共有（D-1）个。 结论：CBOW模型的一次更新是：输入2c个词向量的累加，然后对中心词w上的路径节点系数进行更新，然后对所有的上下文词的词向量进行整体一致更新。

正确答案是：B: 池化层

专业分析：

CBOW（Continuous Bag of Words）模型是一种用于自然语言处理的词嵌入模型。它的主要目的是通过上下文词来预测中心词。CBOW模型的结构相对简单，通常包括以下几个部分：

1. **输入层**：输入层接收上下文词的词向量表示。
2. **隐藏层**：隐藏层将输入的词向量进行线性变换和求平均，以得到一个固定长度的向量表示。
3. **输出层**：输出层通过一个softmax函数来预测中心词的概率分布。

池化层（Pooling Layer）通常用于卷积神经网络（CNN）中，以减小输出维度和计算量，但在CBOW模型中并不包含池化层。因此，B: 池化层 是不包含在CBOW模型中的。

总结：CBOW模型的主要组件包括输入层、隐藏层和输出层，但不包含池化层。