词向量基础:从One-Hot到分布式表示
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更新于2024-08-03
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"第四章(1):词向量的定义与意义——介绍词向量在自然语言处理中的重要性,以及词的两种主要表示方式:离散表示(包括One-Hot独热编码和ngram特征表示)和分布表示。"
在自然语言处理(NLP)领域,词向量是将词汇转换成数值向量的关键技术,使得计算机能够理解和处理人类语言。词向量的定义简单来说,就是将每一个单词映射到一个固定维度的实数向量,这个向量能够捕捉单词的语义和上下文信息。通过这种方式,复杂的语言信息可以被量化,便于机器学习算法进行处理和分析。
**1. 词的表示**
**1.1 离散表示**
**1.1.1 One-Hot独热编码**
One-Hot编码是最基础的词表示方法,它将每个单词转化为一个二进制向量,向量中只有一个元素为1,其余为0,对应于词典中单词的索引。例如,对于词表“苹果”,“橘子”,“芒果”,“葡萄”,对应的One-Hot编码分别是 [1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]。虽然这种编码方式清晰明了,但它存在两个主要缺点:一是高维度,导致存储需求大;二是无法体现词与词之间的相似性,因为任何两个词的欧氏距离都是固定值。
**1.1.2 ngram特征表示**
ngram特征表示则考虑了词序信息,通过对连续的n个词进行编码来捕获短语或序列的上下文。例如,二元语法(bigram)会记录相邻的词对,三元语法(trigram)会记录连续的三个词。这种方法在一定程度上缓解了One-Hot编码的不足,但依然面临维度问题,并且不能完全捕捉到更复杂的语义关系。
**1.2 分布表示**
为了克服离散表示的局限性,词向量的另一种形式——分布表示应运而生。其中最具代表性的是Word2Vec、GloVe和FastText等模型。这些模型通过训练神经网络,学习到每个词的低维向量表示,使得相似语义的词在向量空间中距离较近,不同语义的词距离较远。例如,Word2Vec的CBOW和Skip-gram方法,通过预测上下文词来学习词向量,从而揭示词的语义和语法结构。
**2. 词向量的意义**
词向量的意义在于它们能够捕获词汇的语义和上下文信息,使得机器学习模型能够理解和处理自然语言。这些向量可以用来计算词与词之间的相似度,帮助模型进行分类、聚类、翻译等各种任务。通过使用词向量,NLP模型的性能得到了显著提升,同时减少了对大量人工特征工程的依赖。
词向量的应用广泛,包括情感分析、文本分类、问答系统、机器翻译等。它们是现代NLP技术的基石,极大地推动了人工智能在理解和生成自然语言方面的发展。
词向量的定义和意义对于理解NLP领域的核心技术至关重要,它们不仅简化了语言数据的表示,还为模型提供了丰富的语义信息,从而提高了算法的效率和准确性。
2021-08-18 上传
2021-09-08 上传
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