词嵌入详解：自然语言处理中的低维语义表示

"自然语言处理中的词嵌入技术是一个关键的研究领域，主要目的是将词语转换为低维且密集的向量表示，以便于神经网络理解和处理。本文回顾了词嵌入的基本概念，独热编码的局限性，以及经典的词嵌入方法，包括神经网络语言模型（NNLM）、RNNLM、Word2vec的skip-gram和CBOW模型。" 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入是将词汇转换为数值向量的过程，这些向量能够捕捉到词汇的语义和语法特性。这种方法解决了深度学习模型处理文本数据时面临的挑战，即原始的文本数据难以直接输入到神经网络中。词嵌入通常具有较低的维度，相比原始的独热编码方式，它们不仅减少了计算成本，还能有效地捕获词汇之间的关系。 独热编码是最简单的词表示方式，每个词被表示为一个全零向量，仅在对应词的位置设置为1。然而，随着词汇表大小的增加，独热编码会导致高维且稀疏的向量，不利于神经网络的学习，并且不包含语义信息。因此，词嵌入的出现是为了解决这些问题，提供一种更有效、富含语义信息的表示方式。 NNLM（神经网络语言模型）是早期的词嵌入方法，它利用马尔可夫链假设来预测句子中下一个词的概率。模型通过前n-1个词的one-hot编码与查找矩阵相乘得到词嵌入，再将这些嵌入输入到softmax层预测目标词。尽管NNLM主要是为语言建模设计，但它在训练过程中产生了词嵌入，为后续研究奠定了基础。 Word2vec是后来发展起来的著名词嵌入工具，其主要改进在于利用上下文信息来预测目标词，有两种主要模型：skip-gram和CBOW。skip-gram从目标词出发预测上下文词，而CBOW则是反过来，从上下文词预测目标词。这两个模型都通过大规模数据学习词嵌入，提高了预测效率和向量的质量。 这些经典的词嵌入方法极大地推动了NLP领域的进展，为情感分析、机器翻译、问答系统等应用提供了强大的预处理手段。词嵌入的不断发展和完善，如GloVe、FastText等模型，进一步提升了对自然语言的理解和处理能力。