Word Embeddings原理与代码实例讲解_word embedding网络结构代码实现

Word Embeddings原理与代码实例讲解

1.背景介绍

在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入（Word Embeddings）是一个至关重要的概念。它们通过将词语映射到高维向量空间中，使得计算机能够理解和处理人类语言。词嵌入的出现极大地提升了NLP任务的性能，如文本分类、情感分析和机器翻译等。

传统的词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF方法虽然简单易用，但它们无法捕捉词语之间的语义关系。词嵌入通过将语义相似的词语映射到相近的向量空间中，解决了这一问题。本文将深入探讨词嵌入的核心概念、算法原理、数学模型，并通过代码实例进行详细讲解。

2.核心概念与联系

2.1 词嵌入的定义

词嵌入是将词语表示为实数向量的技术，这些向量通常位于高维空间中。通过这种表示，词语之间的语义关系可以通过向量之间的距离和方向来度量。

2.2 词嵌入的类型

• 静态词嵌入：如Word2Vec、GloVe，这些方法生成的词嵌入在训练后是固定的。
• 动态词嵌入：如ELMo、BERT，这些方法生成的词嵌入会根据上下文动态变化。

2.3 词嵌入的优点

• 捕捉语义关系：词嵌入能够捕捉到词语之间的语义相似性。
• 降维：将高维的词语表示降维到低维空间，减少计算复杂度。