http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ 讲解词向量是怎么定义的

这篇博客主要讲解了如何使用循环神经网络(RNN)来学习自然语言处理(NLP)中的词向量表示。在这篇博客中，作者的定义是：词向量是一种将自然语言中的单词映射到向量空间中的技术，这样每个单词都可以表示为一个向量，而这个向量可以捕捉到单词的语义、上下文和其他相关信息。词向量可以被用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、语言建模等。

在博客中，作者介绍了两种常见的词向量表示方法：基于计数的方法和基于预测的方法。基于计数的方法是通过计算每个单词在语料库中的出现频率来生成一个向量表示。基于预测的方法则是通过训练一个神经网络来预测单词出现的概率，从而学习到每个单词的向量表示。

最后，作者介绍了如何使用RNN来学习词向量表示。通过将单词序列输入到RNN中，RNN可以学习到每个单词的向量表示，并且可以考虑到单词之间的上下文关系。这种方法被称为“上下文词向量”(contextual word embedding)，它在NLP任务中的表现非常出色。

相关问题

http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ 词转为词向量的公式

在自然语言处理中，词向量可以使用不同的方法来计算。以下是两种常见的计算方法：

1. 基于共现矩阵的方法：该方法使用一个共现矩阵来表示单词之间的关系，然后对这个矩阵进行矩阵分解来得到每个单词的向量表示。具体公式如下：

$W = (w_1,w_2,...,w_n)$

$C = (c_{ij})_{n \times n}$

$w_i = C_i(U^T U)^{-1/2}$

其中 $W$ 是词向量矩阵，$C$ 是共现矩阵，$U$ 是矩阵 $C$ 的奇异值分解。$w_i$ 表示第 $i$ 个单词的向量表示。

2. 基于神经网络的方法：该方法使用神经网络来训练单词的向量表示。具体公式如下：

$w_i = f(C(w_i))$

其中 $w_i$ 表示第 $i$ 个单词的向量表示，$C(w_i)$ 表示单词 $w_i$ 的上下文，$f$ 是一个非线性函数，如sigmoid函数或tanh函数。

以上是两种常见的计算词向量的方法，不同的方法可能会有不同的公式和参数设置。