深度学习中自然语言处理(NLP)中词的表示方法及Word Embedding简介

作者：AllinToyou | 2024-04-05 14:40:28

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在深度学习中，自然语言处理(NLP)是一个重要的研究领域，它涉及到将文本数据转化为计算机可以理解和处理的形式。而词的表示方法在NLP中起着至关重要的作用。本文将介绍一些常用的词的表示方法，并重点介绍Word Embedding技术，其中以Word2Vec为例进行讨论。

独热编码(One-Hot Encoding)
独热编码是最简单且最常用的词的表示方法之一。它将每个词表示为一个稀疏向量，向量的维度等于词汇表的大小，其中只有一个元素为1，其他元素都为0。每个词的索引位置对应于该词在词汇表中的位置。

下面是一个使用Python实现独热编码的例子：

from keras.preprocessing.text import Tokenizer

# 创建一个文本语料库
corpus = ["I love natural language processing",
          "I enjoy building chatbots"]

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