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自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

 人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客 

词嵌入(Word Embedding)是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术,使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息,使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。

 常见词嵌入方法

  1. 基于矩阵分解的方法

    • Latent Semantic Analysis (LSA)
    • Latent Dirichlet Allocation (LDA)
    • 非负矩阵分解 (NMF)
  2. 基于神经网络的方法

    • Word2Vec(Google 提出)
      • CBOW(Continuous Bag of Words):通过上下文预测目标词
      • Skip-gram:通过目标词预测上下文
    • GloVe(Stanford 提出)
      • 结合全局共现矩阵局部窗口信息,优化词向量质量
    • FastText(Facebook 提出)
      • 采用子词(Subword)表示,能更好处理未登录词(OOV, Out of Vocabulary)
  3. 基于 Transformer 预训练模型的方法

    • ELMo(Embeddings from Language Models)
    • BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
    • GPT(Generative Pre-trained Transformer)
    • T5(Text-To-Text Transfer Transformer)

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