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词向量（Word Embedding）

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2023-02-06

词向量（Word Embedding）

词向量（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术，它将词汇映射到高维空间中的向量，以捕捉词汇之间的语义关系。词向量能够将词汇的含义编码为数值形式，从而使得计算机能够处理和理解自然语言。

以下是关于词向量的一些核心概念：

基本概念

  1. 分布式表示：与独热编码不同，词向量是分布式表示，即每个词不是用一个唯一的索引表示，而是用一个固定长度的向量表示。这种表示能够捕捉词的语义信息。

  2. 维度：词向量通常具有数十到数百个维度，这些维度在语义空间中表示不同的语言特征。

  3. 语义关系：词向量之间的距离（例如，欧几里得距离或余弦相似度）可以表示词汇之间的语义关系。相似的词在向量空间中通常彼此靠近。

常见的词向量模型

  1. Word2Vec：由Mikolov等人在2013年提出，Word2Vec包括两种架构：连续词袋（CBOW）和Skip-Gram。CBOW模型通过上下文预测中心词，而Skip-Gram模型通过中心词预测上下文。

  2. GloVe：由Pennington等人在2014年提出，GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种基于全局词频统计的词向量模型，它结合了词共现矩阵和词向量训练。

  3. FastText：由Facebook在2016年提出，FastText不仅考虑单词，还考虑了单词的子词信息（例如，n-gram），这使得它可以捕捉形态学信息，并处理稀有词汇。

词向量的作用

词向量（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术，其目的是将词汇表中的每个词映射到一个固定大小的向量。这些向量通常是连续的、稠密的，并且具有较低维度（例如，50维、100维或300维），从而可以在数学和计算上高效地处理。以下是词向量的一些主要用途和特性：

词向量的目的和功能：

  1. 表示单词：

    • 将单词转换成数值形式，以便计算机可以处理它们。

  2. 捕捉语义信息：

    • 词向量能够捕捉单词的语义信息，即它们的意义和上下文。

  3. 降低维度：

    • 与稀疏的独热编码（One-Hot Encoding）相比，词向量大大降低了数据的维度。

  4. 反映相似性：

    • 在词向量空间中，语义上相似的词在向量空间中的距离较近，这使得可以计算词之间的相似度。

  5. 上下文关系：

    • 词向量能够反映单词在上下文中的关系，比如“国王”和“王后”在向量空间中的位置可能比“国王”和“苹果”更接近。

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