词嵌入技术：如何通过词嵌入技术，实现智能文本分类和命名实体识别？_嵌入式文本识别

作者：禅与计算机程序设计艺术

计算机科学中，词嵌入（word embedding）是利用字母表示单词的方法，将高维空间中的词语映射到低维空间（通常是2或3维）上，能够捕捉语义信息并用于进一步分析。词嵌入技术在自然语言处理、机器学习、信息检索领域具有广泛应用。

自然语言处理任务中，文本分类和命名实体识别是两种常见的任务，需要对文本进行分类和抽取其中的关键信息。例如，针对新闻网站上的新闻内容，自动分类新闻并给予其标签；针对聊天机器人的交流内容，识别出用户所需的信息。基于词嵌入的文本分类算法可以有效地提升准确率，而命名实体识别则可以帮助对话系统完成任务。

本文主要介绍了词嵌入技术的基本原理、术语和方法，以及传统分类算法和词嵌入结合的命名实体识别算法。另外还会介绍词嵌入与深度学习结合的方法，以及词嵌入技术的一些最新进展。

2.基本概念术语说明

2.1 词向量（Word Embedding）

词嵌入的定义：用向量的方式表示一个词语，它包括一个由浮点型数字构成的向量。每一个向量都代表了一个词语，并且这个向量表征了词语之间的关系。词嵌入技术主要由两步组成：

1. 训练阶段：首先根据数据集，用某种机器学习模型（如神经网络）将每个词语映射到一个固定大小的向量。这个过程称为词嵌入训练，并且可以选择不同的算法来实现。

2. 使用阶段：当输入一段文本时，可以通过查阅词嵌入库找到句子中每个词语的对应的向量，然后求得各个词语的加权平均值作为句子的特征表示。这个过程就是用词向量表示句子。