词嵌入(Word Embeddings)

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 词嵌入(Word Embeddings)

词嵌入(Word Embeddings)是自然语言处理(NLP)中的一种技术,它将词汇映射到实数向量空间中,使得语义上相似的词在向量空间中彼此接近。这种方法可以捕捉到词汇之间的丰富关系,包括同义词、反义词、上下位关系等。以下是词嵌入的一些关键概念:

  1. 分布式表示(Distributed Representation)

    • 词嵌入提供了一种分布式的词汇表示方法,与传统的one-hot编码相比,它能够更有效地表达词义。
  2. 维度(Dimensionality)

    • 词嵌入向量通常具有固定维度,如100维、200维或300维。选择的维度影响模型的容量和计算效率。
  3. 上下文无关(Context-Independent)

    • 某些词嵌入模型(如Word2Vec)生成的向量与词汇的上下文无关,这意味着每个词都有一个固定的唯一向量表示。
  4. 上下文相关(Context-Dependent)

    • 另一些模型(如BERT、GPT)生成的词嵌入向量依赖于词汇的上下文,即同一个词在不同上下文中可能有不同的向量表示。
  5. 预训练(Pre-trained)

    • 许多词嵌入模型是在大型语料库上预训练的,以学习语言的通用特征。
  6. 训练方法

    • 常见的词嵌入训练方法包括Word2Vec、GloVe和FastText。这些方法通过不同的优化目标和算法学习词向量。
  7. 应用

    • 词嵌入广泛应用于各种NLP任务,如文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别、问答系统等。
  8. 相似度计算

    • 词嵌入向量可以用于计算词与词之间的相似度,通常使用余弦相似度。
  9. 词义消歧(Word Sense Disambiguation)

    • 词嵌入有助于解决词义消歧问题,因为上下文相关的词嵌入能够区分多义词的不同含义。
  10. 子词信息(Subword Information)

    • 一些模型(如BERT、GPT)使用子词(subword)信息来处理未登录词或罕见词汇。
  11. 多语言支持(Multilingual Support)

    • 一些词嵌入模型支持多种语言,有助于跨语言的NLP任务。
  12. 可解释性(Interpretability)

    • 词嵌入向量具有一定的可解释性,通过可视化技术可以探索和理解词汇之间的关系。

词嵌入是现代NLP模型的基础,为处理和理解自然语言提供了强大的工具。随着深度学习的发展,词嵌入技术也在不断进步,以适应更复杂的语言现象和任务需求。

相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
预训练的词嵌入(Word Embedding)
预训练的词嵌入(Word Embedding)
|
18天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
使用 Word2Vec 模型进行情感分析
使用Word2Vec模型进行情感分析包括:数据预处理、训练Word2Vec模型、构建特征向量、情感分析及模型评估与优化。通过这些步骤,结合分类器预测文本情感,提升模型性能和准确性。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
词嵌入(Word Embeddings)
词嵌入(Word Embeddings)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
Word Embeddings技术
【10月更文挑战第15天】
|
4月前
【Bert4keras】解决Key bert/embeddings/word_embeddings not found in checkpoint
在使用bert4keras进行预训练并加载模型时遇到的"bert/embeddings/word_embeddings not found in checkpoint"错误,并提供了通过重新生成权重模型来解决这个问题的方法。
68 3
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 ice
[GloVe]论文实现:GloVe: Global Vectors for Word Representation*
[GloVe]论文实现:GloVe: Global Vectors for Word Representation*
54 2
[GloVe]论文实现:GloVe: Global Vectors for Word Representation*
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据可视化
深入理解 Word Embedding
深入理解 Word Embedding
576 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度学习基础入门篇10:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}
深度学习基础入门篇10:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}
深度学习基础入门篇10:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型
NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词。
文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Word2Vec教程-Skip-Gram模型
这篇教程主要讲述了Word2Vec中的skip gram模型,主要目的是避免普遍的浅层介绍和抽象观点,而是更加详细地探索Word2Vec。现在我们开始研究skip gram模型吧
494 0
Word2Vec教程-Skip-Gram模型