Word Embeddings 原理与代码实战案例讲解_word embedding代码

Word Embeddings 原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍

1.1 自然语言处理的挑战

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。然而,自然语言具有高度的复杂性和多义性,给NLP带来了巨大的挑战。例如,同一个词在不同上下文中可能有不同的含义,语法结构也存在着多种可能性。

1.2 传统方法的局限性

在深度学习时代之前,NLP任务主要依赖于基于规则的方法和统计机器学习模型。这些传统方法需要大量的人工特征工程,且难以捕捉语言的深层语义信息。随着数据量的不断增长,传统方法在处理大规模语料库时也面临着性能瓶颈。

1.3 Word Embeddings的兴起

Word Embeddings(词嵌入)是一种将词映射到连续向量空间的技术,它能够捕捉词与词之间的语义和句法关系。通过Word Embeddings,每个词都被表示为一个密集的实值向量,相似的词在向量空间中彼此靠近。这种分布式表示方式克服了传统one-hot编码的高维稀疏问题,为深度学习在NLP领域的应用奠定了基础。

2.核心概念与联系

2.1 Word Embeddings的本质

Word Embeddings的核心思想是将词从离散的符号空间映射到连续的向量空间,使得语义相似的词在该空间中彼此靠近。这种向量表示不仅能够捕捉词与词之间的语义关系,还能够通过简单的向量运算来发现更深层次的语义联系。

2.2 Word Embeddings与分布式表示

Word Embeddings属于分布式表示(Distributed Representat