Embedding Vector

嵌入向量（Embedding Vector）是自然语言处理（NLP）领域的一种技术，它将离散的符号（如单词、字符或短语）转换成连续的实数值表示。这种转换使得模型能够理解和捕捉这些符号之间的复杂关系，因为相邻的词在向量空间中的距离可能反映了它们在语义上的相似性[^4]。

在深度学习中，特别是使用循环神经网络（RNNs）或Transformer架构时，每个输入单元（如单词）会被映射到一个固定维度的向量，称为词嵌入或词向量。这些向量通常由预训练模型（如Word2Vec、GloVe或BERT）生成，也可以通过无监督的学习过程在线微调[^5]。

举个简单的例子，假设我们有词汇表`['apple', 'banana', 'cherry']`，对应的词嵌入可以是：

from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec(sentences=[['apple', 'banana', 'cherry']])
# 假设模型生成的词嵌入
embedding_matrix = model.wv.vectors

在这个矩阵中，每个单词都有一个对应的一维向量，比如`embedding_matrix['apple']`。这样，即使两个不同的单词在词汇表上相隔很远，如果它们在语义上有很强的相关性，那么它们的向量也会在向量空间中有较小的距离[^4]。

相关问题

embedding vector

在自然语言处理和机器学习领域，"embeddings"指的是将离散变量（如单词、短语或文本）转化为连续向量空间的过程。这个向量空间通常称为嵌入空间（embedding space），而生成的向量则被称为嵌入向量（embedding vector）或向量嵌入（vector embedding）。嵌入向量具有很多应用，包括推荐系统、文本分类、语义搜索等。

def __init__(self, pretrained=False): super(Resnet18Triplet, self).__init__() self.model = resnet18(pretrained=pretrained) # Output self.input_features_fc_layer = self.model.fc.in_features self.model.fc = common_functions.Identity() def forward(self, images): """Forward pass to output the embedding vector (feature vector) after l2-normalization.""" embedding = self.model(images) return embedding

这段代码是一个PyTorch模型的定义，使用ResNet-18作为backbone，在此基础上构建一个面向triplet loss的模型。其中，`__init__`方法中使用`resnet18`函数加载预训练的ResNet-18模型，并将最后的全连接层替换成一个空白的Identity层。`forward`方法中，输入一张图片，通过模型的计算，输出该图片的特征向量，并经过L2标准化后返回。这个特征向量可以用于计算triplet loss。