词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术，通过将词语映射到高维向量空间，捕捉语义关系。以下是核心知识点：

1. 基本概念

  • 什么是词嵌入？
    一种将离散文本转化为连续向量表示的方法，如：
    king - queen ≈ man - woman（语义相似性）
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  • 核心优势
    • 降低维度：从one-hot编码到稠密向量
    • 捕捉上下文关系：通过神经网络学习语义
    • 支持词义消歧：同词不同义的区分

2. 常用模型

模型 特点 应用场景
Word2Vec 通过CBOW和Skip-Gram算法 文本分类、情感分析
GloVe 基于全局词频统计 机器翻译、问答系统
BERT 预训练语言模型 上下文相关嵌入
📌 深入学习BERT词嵌入

3. 典型应用场景

  • 文本相似度计算：通过向量余弦相似度衡量语义接近程度
  • 推荐系统：将用户行为与商品描述进行语义匹配
  • 知识图谱构建：发现实体间潜在关系
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4. 学习路径建议

  1. 先掌握基础：自然语言处理入门
  2. 实践工具：尝试使用Gensim库实现Word2Vec
  3. 进阶方向：探索动态词嵌入与多语言模型

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💡 词嵌入是AI模型理解语言的关键桥梁，建议结合具体任务选择合适模型！