词嵌入（word embedding）：把词汇表中的词或短语 -------- 映射 ----> 固定长度向量
我们可以把 one-hot 编码表示的 高维稀疏向量 -------- 转化 ---------> 低维连续向量
使用低维连续向量的好处是：
1.节省存储空间和计算成本
2.可以更好地表示不同单词之间的关系
如下图，我们可以使用降维算法，把词嵌入向量(word embedding vectors) 映射到二维平面上
词嵌入向量不仅可以表达语义的相似性，还能通过向量的数学关系描述词语之间的词语关联
通过特定的词嵌入算法 (如 word2vec, fasttext, glove 等)，我们能够训练一个通用的嵌入矩阵
如下图，矩阵中的每一行都代表了一个词向量
这些词向量是通用的，它们一旦训练完成，就可以用在不同的 NLP 任务中
如下图，嵌入矩阵的行，就是语料库(词汇表, vocab) 中词语的个数，矩阵的列是词语的维度
接下来我们用一个具体的例子，来说明词嵌入的过程
首先我们需要一个 "已经训练好的" 嵌入矩阵 E
这个矩阵大小是 5000 x 128
5000 表示语料库/词汇表中有 5000 个单词
128 表示每个 单词矢量 的维度是 128 维
如下图表示
接下来我们看一句话 "我喜欢数学"，我们的目的是把这句话里的每个词，都表示成一个 128 维的向量
接下来进行
1.切词，把这句话里的所有词语切出来
2.查询词汇表，根据词汇表，查找出这些词语的 one-hot 编码
3.组成矩阵 V，把那些 one-hot 编码矢量组合成一个 4 x 5000 的矩阵 V
接下来使用 V x E，可以得到这四个词语的 "嵌入向量" (embedding vectors)
词嵌入的优势是什么？
1.储存维度降低、计算成本降低
2.语义相似的词语在向量空间上更相近
3.one-hot编码不具有通用性，而嵌入矩阵是通用的，同一份词向量，可以用在不同的 NLP 任务中
