词向量技术：从One-hot到分布式表示

"本资源主要介绍了词向量在机器学习和深度学习中的应用，包括词向量的概念、问题以及解决方案，如One-hot编码与分布式表示的对比，以及如何利用上下文信息来提升词向量的表示能力。" 词向量是自然语言处理中的重要概念，它们将词语转换为连续的、低维的实数值向量，使得计算机能够更好地理解和处理自然语言。词向量技术，如Word Embedding，是将单个词或短语转化为多维空间中的向量，这些向量能够捕获词汇的语义和语法信息。 传统的词表示方法是One-hot编码，每个词被表示为一个长向量，其中只有一个位置的值为1，其余全为0。这种方法虽然简单，但存在显著的缺点，如语义鸿沟问题，即相似的词在向量空间中距离很远，且维度高、稀疏，不适用于复杂的计算。例如，"减肥"和"瘦身"在One-hot编码下完全无关，它们之间的余弦相似度为0。 为了解决这些问题，分布式词表示（Distributed Word Representation，如Word2Vec、GloVe等）应运而生。分布式表示将词映射到低维连续空间，每个维度可以视为特定语义或主题的表示。这样，具有相似上下文的词会获得相似的向量表示，从而缩小了语义鸿沟，如"减肥"和"瘦身"的余弦相似度提升到了0.7635。这种表示方式还能有效地处理未在训练集中出现的新词（unseen words），因为它们可以通过已学习的模型得到近似的向量表示。 词向量的获取通常通过两种主要方法：基于统计的模型（如CBOW和Skip-gram）和基于神经网络的模型。基于统计的模型从上下文预测中心词，而基于神经网络的模型，如神经语言模型，直接学习词的分布式表示。在这些模型中，上下文可以是词周围的词汇（局部上下文）或者整个文档（全局上下文），这分别对应于句法关系（Syntagmatic Relation）和词汇关系（Paradigmatic Relation）。 词向量在多种自然语言处理任务中发挥着关键作用，例如文本分类、情感分析、语义匹配等。在文本分类中，词向量可以捕获词汇的语义信息，帮助分类器理解文本的含义；在语义匹配中，通过计算词向量的相似度，可以找出语义相关的实体或表达；在神经网络初始化时，词向量可以作为输入层的初始权重，加速模型的训练并提高性能。 词向量技术是现代自然语言处理的基石，它将词语从离散的符号状态转换为连续的、有语义的向量，极大地提升了计算机处理自然语言的能力。对于想要深入学习机器学习和深度学习的人群，掌握词向量的原理和应用是至关重要的。