word2vec：词嵌入技术与NLP应用详解

"第6课：词嵌入(word2vec)与相关应用"是一份深入讲解自然语言处理(NLP)中词嵌入技术的教程，由七月在线的寒小阳在2016年12月11日提供。该课程介绍了NLP处理方法的发展，从传统的基于规则方法（如HMM、CRF、SVM、LDA和CNN等）转向现代基于统计机器学习的方法，其中词嵌入是关键环节。 词嵌入是一种将文本中的词语转换为数值向量的技术，它旨在捕捉词汇的语义和语法关系。其核心思想是让计算机理解词与词之间的相似性和上下文关联，从而解决传统离散表示（如One-hot和Bag-of-Words）存在的问题，如缺乏对细节差别的精确表达、需要大量人工构建规则、主观性强、难以处理新词以及难以准确计算词间相似度。 在word2vec算法中，主要有两种模型形式：连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。CBOW通过上下文预测中心词，而Skip-Gram则相反，通过中心词预测上下文。这些模型能够学习到词向量的分布式表示，即词向量在高维空间中形成的向量空间结构，使得相似的词在空间上更接近，比如VKing-VQueen+VWomen=VMan这样的加法关系。 课程还提到，词嵌入的一个重要应用是在深度学习中作为输入和表示空间，比如在情感分析、文本分类、机器翻译等任务中，词向量可以作为神经网络的输入，传递语义信息，提升模型的性能。此外，词嵌入还能帮助处理同义词和上位词的关系，提高模型对语境的理解能力。 本课程深入探讨了词嵌入技术在NLP领域的应用价值，对比了离散表示与词嵌入的优缺点，并通过实际例子展示了词向量在解决NLP任务时的优势，是理解和掌握现代自然语言处理技术的重要参考资料。