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多模态基础--- word Embedding

1 word Embedding

原始的单词编码方式:
one-hot,维度太大,不同单词之间相互独立,没有远近关系区分。
wordclass,将同一类单词编码在一起,此时丢失了类别和类别间的相关信息,比如class1和class3都属于生物

word Embedding编码方式:
将每个word映射到高维向量上
在这里插入图片描述

1.1 word Embedding方式

word Embedding主要有两种方法:
count based:
通过阅读大量的文章,比较不同的词汇后面跟随的内容一致性判断该两个词汇的相关性。
例:乔丹在NBA打球《===》科比在NBA打球

prediction based:
如下图,输入为Wi-1这个单词,通过神经网络,输出为不同的词汇中下个单词为Wi的概率。
取第一个隐藏层 Z作为word的编码
在这里插入图片描述

由于只依靠前一个单词预测后面的单词,这很困难,因此可以选择前面的多个单词来预测后面的单词。
我们将输入的单词Xi-2和Xi-1
在这里插入图片描述

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