【NLP高频面题 - 词嵌入篇】为什么说Word2vec的词向量是静态的？

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Word2vec词向量是通过Embedding Lookup查询获得词的向量，和输入文本的内容无关，所以说Word2vec的词向量是静态的。

Word2vec训练的词向量是词的查询表。表中每一行都存储了一个特定词语的向量值，每一列的第一个元素都代表着这个词本身，以便于我们进行词和向量的映射（如"我"对应的向量值为 [0.3，0.5，0.7，0.9，-0.2，0.03] ）。给定任何一个或者一组单词，我们都可以通过查询操作实现把单词转换为向量的目的，这个查询和替换过程称之为Embedding Lookup。

词向量查询表：

在进行神经网络计算的过程中，需要大量的算力，常常要借助特定硬件（如GPU）满足训练速度的需求。GPU上所支持的计算都是以张量（Tensor）为单位展开的，因此在实际场景中，我们需要把Embedding Lookup的过程转换为张量计算，如下图所示。

张量计算示意图：

词汇量是 100 万个，嵌入维度 100，则使用one-hot查表（Embedding）过程如下：

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