Word Embeddings 简介

Word Embeddings 是一种将词汇映射到向量空间的技术，它能够捕捉词汇之间的语义关系。这种技术广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、文本分类、情感分析等。

常见的 Word Embeddings 方法

• Word2Vec：通过预测上下文来学习词汇的向量表示。
• GloVe：基于全局词频统计的词向量模型。
• FastText：结合词形和词义信息，扩展了 Word2Vec 的方法。

Word Embeddings 的应用

• 文本分类：通过词向量将文本转换为向量表示，然后使用机器学习算法进行分类。
• 相似度计算：计算两个词向量之间的距离，以判断两个词汇的相似度。
• 机器翻译：将源语言的词向量转换为目标语言的词向量，从而实现翻译。

Word2Vec 图解

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