词嵌入

什么是词嵌入？

词嵌入是自然语言处理 (NLP) 和机器学习中使用的一种词表示形式。它们涉及将单词或短语映射到连续向量空间中的实数向量。这个想法是具有相似含义的单词将具有相似的嵌入，使算法更容易理解和处理语言。

以下是有关其工作原理的更多详细信息：

1. 向量表示：每个单词都表示为一个向量（数字列表）。例如，单词“king”可能由 [0.3, 0.1, 0.7, ...] 等向量表示。
2. 语义相似度：具有相似含义的单词被映射到向量空间中的附近点。所以，“king”和“queen”会很接近，而“king”和“apple”会比较远。
3. 维度：向量通常具有高维度（例如，100 到 300 维）。更高的维度可以捕捉更微妙的语义关系，但也需要更多的数据和计算资源。
4. 训练：这些嵌入通常是使用 Word2Vec、GloVe（单词表示的全局向量）等模型或更高级的技术（如 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示））从大型文本语料库中学习的。

预训练的词嵌入

预训练的词嵌入是表示连续向量空间中的单词的向量，其中语义相似的单词被映射到附近的点。它们是通过对大型文本语料库进行训练生成的，捕获单词之间的句法和语义关系。这些嵌入在自然语言处理 (NLP) 中非常有用，因为它们提供了密集且信息丰富的单词表示，这可以提高各种 NLP 任务的性能。

预训练词嵌入的示例有哪些？

1. Word2Vec：由 Google 开发，它通过使用连续词袋 (CBOW) 或 Skip-Gram 模型对大型文本语料库进行训练来表示向量空间中的单词。
2. GloVe（单词表示的全局向量）：由斯坦福大学开发，它将单词共现矩阵分解为低维向量，捕获全局统计信息。
3. FastText：由 Facebook 开发，它建立在 Word2Vec 之上，将单词表示为字符 n-gram 包，这有助于更好地处理词汇表之外的单词。

可视化预训练的词嵌入可以帮助您理解嵌入空间中词的关系和结构。

以上是词嵌入的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！