什么是词向量,词向量的特征
时间: 2023-12-24 20:04:59 浏览: 18
词向量是将自然语言中每个单词映射为固定长度的向量,使得单词的语义可以在向量空间中表示。词向量的特征包括维度大小、相似性计算方法、训练数据集等。常见的词向量方法有基于矩阵分解的方法(如LSA)和基于神经网络的方法(如Word2Vec、GloVe、fastText等)。其中,基于神经网络的方法通常能够得到更好的效果。
相关问题
词向量的训练原理是什么
词向量的训练原理是基于分布式假设,即相似的词在上下文中经常出现。具体来说,词向量训练的过程可以分为两个步骤:
1. 构建词共现矩阵
首先,将文本语料库中每个单词表示为一个独特的向量。然后,扫描整个文本语料库,计算每两个单词共同出现在上下文中的次数,并将结果存储在一个称为词共现矩阵的二维数组中。
2. 应用奇异值分解(SVD)来生成词向量
接下来,使用奇异值分解(SVD)将词共现矩阵转换为更小、更紧凑的嵌入空间。这个嵌入空间将每个单词表示为一个向量,其中每个向量的维度较小,通常在几百个到几千个之间。这些向量被称为词向量,它们捕捉了单词之间的语义和语法关系。
总的来说,词向量的训练是通过分析文本语料库中的单词共现模式,以及使用SVD将这些模式转换为紧凑的嵌入空间来实现的。
词向量中的词是什么意思
词向量指的是将单词转换成向量表示的技术。在自然语言处理中,单词是语言的基本单位。词向量将每个单词表示为一个数值向量,使得这些向量可以被计算机处理和比较。这些向量可以捕捉单词的语义和上下文信息,从而可以用于各种自然语言处理任务,例如文本分类、情感分析、机器翻译等。词向量技术的发展可以追溯到 2003 年的 Word2Vec 模型,目前在自然语言处理领域得到了广泛的应用。
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