Word Embeddings 原理与代码实战案例讲解_wordembedding 相似度代码

1.背景介绍

在自然语言处理（NLP）领域中，词嵌入（Word Embeddings）是一种将单词转换为低维连续向量的技术。这种转换使得单词能够在空间中进行比较、相似度计算和模式识别。词嵌入已经成为深度学习时代NLP任务的基础，如文本分类、机器翻译、情感分析等。

2.核心概念与联系

词嵌入的核心概念是将离散的词汇映射到连续的空间中。这个过程中涉及到的关键点包括：

• 分布式表示：单词不再以独热编码（One-hot Encoding）的形式存在，而是被赋予一个稠密的向量表示。
• 语义相关性：在空间上距离相近的词向量通常具有相似的意义。

词嵌入与传统的独热编码相比，能够更好地捕捉词汇间的语义关系。

3.核心算法原理具体操作步骤

初始化词表和词典

首先需要构建一个词典，其中包含所有要处理的单词。对于较小的数据集，可以使用简单的计数方法来构建词典；对于较大的数据集，可能需要更复杂的算法来优化计算资源的使用。

生成词向量

生成词向量的主要步骤包括：

1. 选择模型架构：确定使用哪种词嵌入模型，如Word2Vec、GloVe或FastText等。
2. 训练词嵌入：在给定的语料库上训练模型，以学习单词的连续表示。
3. 调整参数：通过反向传播和梯度下降来优化模型的权重。
4. 评估