词嵌入（Word Embedding）
词嵌入（Word Embedding）是一种自然语言处理技术，用于将词语或短语转换为实数向量，以便机器能够理解和处理语言。它通过捕捉词语之间的语义和语法关系，能够在高维空间中表示这些关系。以下是词嵌入的原理详解：
1. 基本概念
词嵌入是将词语映射到一个连续的向量空间中，使得相似意义的词在向量空间中的距离较近。传统的词表示方法是独热编码（one-hot encoding），但这种方法有高维度、稀疏性等问题，不适合捕捉词语之间的语义关系。词嵌入通过低维度的密集向量表示词语，克服了这些缺点。
2. 词嵌入的模型
2.1 Word2Vec
Word2Vec 是最早且最著名的词嵌入模型之一。它有两种训练方法：Skip-gram 和 CBOW（Continuous Bag of Words）。
- Skip-gram：通过预测目标词的上下文词来训练模型。目标是通过给定一个词，预测其周围的词。例如，句子"我喜欢机器学习"，模型会通过"喜欢"预测"我"和"机器学习"。
- CBOW：通过上下文词来预测目标词。例如，通过"我"和"机器学习"预测"喜欢"。
Word2Vec 的训练过程使用了神经网络，通过大量的文本数据进行训练，使得词语的向量表示能够捕捉其语义和上下文信息。
2.2 GloVe
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种基于词共现矩阵的词嵌入方法。它通过统计词语在大规模语料库中的共现次数，构建词共现矩阵，然后通过矩阵分解技术得到词语的向量表示。GloVe 强调全局统计信息，而不仅仅是局部上下文。
2.3 FastText
FastText 是 Facebook 提出的词嵌入模型，它扩展了 Word2Vec，通过将词语分解为字符 n-gram 来训练模型。这种方法能够更好地处理未登录词（即训练集中未出现过的词）和形态学丰富的语言。
3. 训练过程
以 Word2Vec 的 Skip-gram 模型为例，其训练过程如下：
- 准备数据：将大规模的文本语料库进行预处理，去除停用词、标点符号等。
- 建立词表：统计词频，建立词汇表，并为每个词分配一个唯一的索引。
- 构建训练样本：对于每个词，构建其上下文词的训练样本。
- 训练模型：使用神经网络（通常是一个浅层的前馈神经网络）进行训练，优化目标函数（如最大化上下文词的似然）。
- 输出词向量：训练完成后，输出每个词的向量表示。
4. 优点和应用
优点：
- 能够捕捉词语之间的语义关系。
- 低维度、密集向量表示，节省内存和计算资源。
- 可用于下游任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
应用：
- 相似词查找：找到与给定词语语义相似的词。
- 文本分类：通过将文本转换为词向量，进行分类任务。
- 情感分析：通过分析词向量，判断文本的情感倾向。
- 机器翻译：通过词嵌入表示，提升翻译模型的性能。
5. 总结
词嵌入是自然语言处理中的核心技术，通过将词语表示为低维向量，能够有效捕捉语义信息，广泛应用于各种 NLP 任务。Word2Vec、GloVe 和 FastText 是三种常见的词嵌入模型，各有优缺点，适用于不同的应用场景。