深度学习-词嵌入

词嵌入

词嵌入(Word Embedding)是自然语言处理(NLP)中的一种技术,用于将文本中的单词映射到一个低维向量空间中。它是将文本中的单词表示为实数值向量的一种方式。

用向量(表格)中的各项指标来评判这个词语的各个属性。

在传统的文本处理中,通常使用独热编码(One-Hot Encoding)来表示单词,即将每个单词表示为一个稀疏的高维向量,向量中只有一个位置为1,其余位置为0。这种表示方式无法捕捉到单词之间的语义关系和相似性。

而词嵌入通过将单词映射到一个连续的向量空间中,使得具有相似语义的单词在向量空间中的距离更近。这样的表示方式可以更好地表达单词之间的语义关系,并且可以用于计算单词的相似度、聚类、分类等任务。


平行,差值相似的点就是近义词

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