Self-attention (自注意力)和 Word2Vec 是两种不同的词嵌入技术,用于将单词映射到低维向量空间。它们之间的区别:
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Word2Vec:
- Word2Vec 是一种传统的词嵌入(word embedding)方法,旨在为每个单词学习一个全局的向量表示。
- 它通过分析大量文本数据,将单词映射到一个连续的向量空间中,使得相似的单词在向量空间中距离较近。
- Word2Vec 忽略了单词在不同上下文中的含义,因此对于多义词(例如,"left"在不同语境中有不同含义)只学习了一个表示。
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Self-attention:
- Self-attention 是一种用于序列数据的机制,特别在 Transformer,BERT, GPT模型中广泛应用。
- 它允许模型根据输入序列的上下文动态调整不同元素的影响。
- Self-attention 考虑了每个输入元素与其他元素之间的关联度,从而生成不同的表示。
- 在自然语言处理中,Self-attention 可以根据单词在句子中的上下文生成不同的表示(contextual embedding),解决了多义词的问题。
总之,Word2Vec 是一种全局的词嵌入方法,而Self-attention 允许根据上下文动态生成不同的表示,更适合处理多义词和序列数据。