词嵌入技术：从Word2Vec到Glove

"本文介绍了词嵌入技术，特别是Word2Vec和GloVe两种方法，以及相关的相似性计算和学习过程。" 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embeddings）是一种将词汇转换为实数值向量的方法，使得词汇间的语义关系能够被数学化地表达。传统的词表示方法如独热编码（One-hot Encoding）虽然可以唯一标识每个词，但忽略了词与词之间的关联性。词嵌入则通过学习词的分布式表示，将每个词映射到一个低维向量空间，使得语义相近的词在空间中距离较近。 其中，Word2Vec是一种广泛应用的词嵌入模型，由两种主要的训练方法组成：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。CBOW模型通过预测上下文词来学习词的嵌入，而Skip-gram则是反过来，预测目标词给定其上下文。在Skip-gram中，有几种上下文的选择策略，例如取目标词前面或后面的4个词，或者只使用最后一个词，或者采用N-gram模型选择更广泛的上下文。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）是另一种词嵌入技术，它结合了统计共现矩阵的线性代数特性与神经网络的学习能力。GloVe的目标是最大化词汇共现矩阵的对数似然，从而捕捉词与词之间的全局统计信息。相比于Word2Vec，GloVe更注重词汇的全局共现统计，适合大规模语料库的训练。 在评估词嵌入的效果时，常常会使用相似性函数，比如余弦相似度和欧氏距离。余弦相似度衡量两个向量在高维空间中的夹角，而欧氏距离则计算它们的直线距离。这些相似性度量常用于寻找词与词之间的语义关系，例如找出“man”到“king”的关系与“woman”到“queen”的关系。 学习词嵌入的过程通常涉及构建嵌入矩阵（Embedding Matrix），矩阵的每一列代表一个词的向量表示。例如，如果字典长度为10000，而“Orange”的索引是6257，那么矩阵的第6257列就是“Orange”的词嵌入向量。训练过程中，可以通过梯度下降等优化方法更新这个矩阵，以提升预测输出词的能力。 在实际应用中，预训练的词嵌入可以迁移到较小的数据集上进行微调（fine-tuning），以适应特定任务的需求。同时，词嵌入的性质使其能够捕获词义的细微差异，这对于自然语言理解和生成等任务非常有价值。