词向量（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中的关键技术，它解决了传统的一位独热编码（one-hot）表示方式无法捕捉词汇之间语义和语法关系的问题。词向量通过将每个单词映射到一个高维的实数向量空间，使单词以连续的、密集的形式存在，从而在多维度上捕获单词的语义特征。这种表示方式不仅提高了模型对自然语言的理解能力，还在多个NLP任务中展现出优越的性能。
首先，词向量的一个关键特性是它能够捕捉语义相似性。在向量空间中，语义相关的单词会被安排在相近的位置。例如，“猫”和“狗”的词向量距离较近，反映了它们在语义上的相关性。这种表示使得在处理自然语言时，模型能够更容易地识别出词汇之间的关联性。
其次，词向量的多维度信息提供了丰富的语义表达。每个单词的向量由多个维度组成，这些维度可能编码了单词的不同语义特征，尽管我们无法直接解读每个维度的具体含义，但在许多NLP应用中，这些向量能够有效地传递信息。例如，在文本分类、情感分析等任务中，模型可以利用词向量捕捉文本的整体语义。
此外，词向量支持高效的数学运算，如加法和减法，这使得模型能够探索词汇之间的关系。著名的例子是：“King”-“Man”+“Woman”≈“Queen”，这体现了词向量能够捕捉到词汇间的语义转换。
词向量的训练方法有多种，其中最著名的包括：
1. Word2Vec：由两种模型组成，CBOW（Continuous Bag of Words）通过预测上下文来学习词向量，而Skip-Gram则预测中心词，两者都通过预测概率最大化来训练。
2. GloVe（Global Vectors for Word Representation）：基于全局单词共现统计，通过最小化单词共现频率与词向量内积的对数差来学习词向量，这种方法能够捕获全局统计信息。
3. FastText：Facebook提出的模型，它不仅考虑整个词，还利用词内部的n-gram信息，特别适合处理词形丰富的语言和稀有词的表示。
近年来，预训练语言模型如BERT、Transformer等的出现，进一步发展了词向量的概念，引入了上下文敏感的词表示，使得模型能够动态地根据上下文调整词的表示。尽管如此，词向量的基本思想——将单词映射到连续向量空间以捕捉语义信息，仍然是现代NLP技术的基础。
词向量是理解和处理自然语言的关键工具，它们提升了模型在各种任务中的性能，如机器翻译、情感分析、命名实体识别等，并且通过不同的学习方法，如Word2Vec、GloVe和FastText，为特定应用场景提供了灵活性和选择。
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