Word Embedding 简介

Word Embedding 是自然语言处理（NLP）中的一个重要概念，它将词汇映射到向量空间中，使得这些向量可以在该空间中进行数学运算。以下是一些关于 Word Embedding 的基本概念和资源。

基本概念

• 词向量（Word Vector）：将词汇映射到向量空间中的表示。
• 语义相似性：通过词向量计算词汇之间的语义相似度。
• 上下文信息：词向量能够捕捉词汇在上下文中的含义。

资源推荐

基础教程

• Word Embedding 入门教程

深度学习模型

• Word2Vec：一种基于神经网络的语言模型，可以生成高质量的词向量。
• GloVe：Global Vectors for Word Representation，一种基于统计的词向量生成方法。

应用案例

• 情感分析：使用词向量进行情感分析，判断文本的情感倾向。
• 机器翻译：在机器翻译中使用词向量来提高翻译质量。

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