Embeddig技术与应用 (1) ：Embedding技术发展概述及Word2Vec_embed dtls

编者按：嵌入(Embedding)是机器学习中一种将高维稀疏向量转换为低维稠密向量的技术。其通常用于处理自然语言、图像等高维离散数据。

嵌入能够有效地解决维度灾难问题，减少存储和计算成本，同时提高模型的表达能力。我们还可以通过得到的嵌入向量进行语义相似度计算、推荐系统、分类任务等多种应用。嵌入还可以用于处理非结构化数据，如文本、图像、音频等，帮助机器理解和处理人类的语言和其他感知信息。

IDP开启Embedding系列专栏，详细介绍Embedding的发展史、主要技术和应用。本文是《Embedding技术与应用系列》的第一篇，重点介绍Embedding技术的发展历程，并着重讲解Word2Vec的工作原理、具体实现等内容。

文章作者首先介绍了以往的编码表示方法的局限，指出它们在处理大规模语料时会产生维度灾难和计算复杂度高的问题。然后作者详细解释了Word2Vec模型的工作原理，并给出了具体的PyTorch实现代码。作者认为Word2Vec克服了传统方法的局限性，是一种优雅的大规模语料处理方案。

希望本文能给读者带来Embeddings技术发展脉络的系统性理解，对希望了解和使用Word2Vec技术的读者有重要参考价值。

以下是译文，enjoy！

作者 | Vicki Boykis

编译 | 岳扬