word2vec详解-词向量模型

发布网友发布时间：2024-10-06 13:17

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热心网友时间：2024-10-15 09:29

word2vec是一种强大的词向量模型，它旨在解决离散表示（one-hot Representation）的问题。这种传统的表示方式用一个全零向量表示每个词，其中只有一个维度为1，对应词在词典中的位置，但存在维数灾难和词语编码随机性的问题。Distributed representation（分布式表示）正是对这种问题的改进，它基于词语的语义是由上下文决定的这一概念，通过固定长度的稠密词向量来表示词语，如[0.792, -0.177, …]，降低了维数并揭示了词与词之间的潜在联系。

在分布式表示中，每个词被转换为一个低维度向量，比如“Man”可能表示为[-1, 0.01, 0.03, 0.09]，每个维度代表特定的含义。通过余弦相似度计算，可以量化词之间的相似度，如“Man”和“woman”的相似度高。词嵌入（word embedding）是生成词向量的一种技术，它将词转换为结构化的向量，word2vec是其中的知名实现方法。

尽管每个维度的含义可能难以明确解释，但分布式表示的优势在于它解决了维数问题，提升了语义准确性，并允许对词语关系进行分析。除了word2vec，还有LSA、PLSA、LDA等其他生成词向量的方法。