什麼是詞嵌入？
詞嵌入是自然語言處理 (NLP) 和機器學習中使用的一種單字表示形式。它們涉及將單字或短語映射到連續向量空間中的實數向量。這個想法是具有相似含義的單字將具有相似的嵌入，使演算法更容易理解和處理語言。
以下是有關其工作原理的更多詳細資訊：
- 向量表示：每個單字都表示為一個向量（數字列表）。例如，單字「king」可能由 [0.3, 0.1, 0.7, ...] 等向量表示。
- 語意相似度：具有相似意義的單字被映射到向量空間中的附近點。所以，「king」和「queen」會很接近，而「king」和「apple」會比較遠。
- 維度：向量通常具有高維度（例如，100 到 300 維）。更高的維度可以捕捉更微妙的語義關係，但也需要更多的資料和運算資源。
- 訓練：這些嵌入通常是使用 Word2Vec、GloVe（單字表示的全局向量）等模型或更高級的技術（如 BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示））從大型文字語料庫中學習的。
預訓練的詞嵌入
預訓練的詞嵌入是表示連續向量空間中的單字的向量，其中語義相似的單字被映射到附近的點。它們是透過對大型文本語料庫進行訓練而產生的，捕捉單字之間的句法和語義關係。這些嵌入在自然語言處理 (NLP) 中非常有用，因為它們提供了密集且資訊豐富的單字表示，這可以提高各種 NLP 任務的表現。
預訓練詞嵌入的範例有哪些？
- Word2Vec：由 Google 開發，它透過使用連續詞袋 (CBOW) 或 Skip-Gram 模型對大型文字語料庫進行訓練來表示向量空間中的單字。
- GloVe（單字表示的全局向量）：由史丹佛大學開發，它將單字共現矩陣分解為低維向量，捕獲全局統計資訊。
- FastText：由 Facebook 開發，它建立在 Word2Vec 之上，將單字表示為字元 n-gram 包，這有助於更好地處理詞彙表之外的單字。
視覺化預先訓練的字詞嵌入可以幫助您理解嵌入空間中字詞的關係和結構。
以上是詞嵌入的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
