深度学习：词嵌入（Word Embedding）以及Keras实现_词嵌入和token

深度学习：词嵌入（Word Embedding）以及Keras实现

1.文本数据需要预处理成张量的形式，才能输入到神经网络。
2.文本划分成单元的过程叫做分词过程（tokenization），分成的单元叫做标记（token）。
3.文本可以划分为，单词、字符（abcdefg…）、n-gram等等。
4.一般用one-hot编码或者word-embedding将单词处理为数值张量。
5.one-hot编码简单，但是没有结构，任何两个单词之间的距离为$\sqrt{2}$。
6.word-embedding空间维度较小，空间中具有结构，相似的单词距离近，不相关的单词距离远。
7.embedding层的作用实际上可以看作是一个矩阵，将高维空间中的点映射到低维空间中。

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正文：

神经网络无法对原始的文本数据训练，我们需要先将文本数据处理成数值张量，这一过程又叫文本向量化（vectorize）

文本向量化有多种策略：
1.将文本分割为单词，每个单词转换为一个向量
2.将文本分割为字符，每个字符转化为一个向量
3.提取单词或者字符的n-gram，将n-gram转换为一个向量

将文本分解成的单元叫做标记（token），将文本分解成标记的过程叫做分词（tokenization）

简单的讲，我们要讲文本数据输入到神经网络，让它去训练，但是神经网络并不能直接处理文本数据，我们需要讲文本数据预处理成神经网络能够理解的格式，也就是以下过程：

文本 $\to$ 分词 $\to$ 向量化

词向量化的方法主要有两种：
1.one-hot编码
2.word embedding

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one-hot encoding（独热编码）

为什么叫做one-hot呢？每一个单词经过one-hot编码后，只有一个位置的元素为1，其他位置全为0。

比如说“the boy is crying”这句话（假设世界上额英文单词就这四个），经过one-hot编码后，
the 对应（1，0，0，0）
boy 对应（0，1，0，0）
is 对应（0，0，1