🎉 人工智能教程：自然语言处理中的词嵌入技术

什么是词嵌入？

词嵌入（Word Embedding）是将词语转化为数值向量的技术，通过捕捉词语间的语义关系，使模型更好地理解自然语言。常见的词嵌入方法包括：

• Word2Vec 📚
  由Google提出的工具，使用CBOW和Skip-Gram两种模型生成词向量。

  

• GloVe 🌍
  基于全局词频统计的词向量模型，强调词语共现关系。

  

• FastText 🚀
  Facebook开发的模型，支持子词信息，适合处理未登录词。

  

词嵌入的应用场景

1. 文本分类 📊
   将词语映射到向量后，结合机器学习模型进行分类任务。
2. 情感分析 😊
   通过词向量捕捉情感倾向，提升分析准确性。
3. 推荐系统 🎯
   利用用户历史行为与词向量的关联，优化推荐效果。

扩展学习

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