AI_Tutorials_词向量

词向量简介 📚

词向量（Word Embedding）是自然语言处理中的核心技术，通过将词语映射到高维向量空间，捕捉语义关系。以下是常见方法：

常见词向量模型 🔍

• Word2Vec

  由Google提出，采用CBOW和Skip-Gram两种算法。

• GloVe

  基于全局统计信息，适合处理大规模语料。

• FastText

  Facebook开发，支持子词信息，提升稀有词处理能力。

实践建议 🛠

1. 使用预训练模型加速开发（如/AI_Tutorials_预训练模型）
2. 结合具体任务调整向量维度和训练参数
3. 注意处理文本预处理（分词、去除停用词等）

如需深入了解，可访问 /AI_Tutorials_自然语言处理 了解更全面的NLP知识体系。