什么是词嵌入?Word2Vec、GloVe 与 FastText 的区别
自然语言处理(NLP)领域的核心问题之一,是如何将人类的语言转换成计算机可以理解的数值形式,而词嵌入(Word Embedding)正是为了解决这个问题的重要技术。本文将详细讲解词嵌入的概念及其经典模型(Word2Vec、GloVe 和 FastText)的原理与区别。
1. 什么是词嵌入(Word Embedding)?
定义
词嵌入是一种将单词表示为低维向量的方法,这种向量能够捕捉单词的语义和语法特性。通过词嵌入,单词之间的语义相似性可以用向量之间的距离来衡量。
为什么需要词嵌入?
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传统方法的局限性:
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词袋模型(Bag of Words, BoW):
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忽略单词顺序。
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向量维度高,稀疏性严重。
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TF-IDF:
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无法捕捉单词之间的语义关系。
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词嵌入的优势:
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通过训练,单词之间的语义关系被映射到向量空间。
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单词的语义相似性可以通过向量的距离衡量。
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能更高效地表示文本内容,适合用于深度学习模型。
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一个通俗的例子
词嵌入让计算机理解:
-
"国王 - 男人 + 女人 = 女王" -
"巴黎 - 法国 + 意大利 = 罗马"
这表示词嵌入不仅能捕捉单词之间的表面相似性,还能理解它们在语义上的逻辑关系。
2. 经典词嵌入模型
(1)Word2Vec
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