TensorFlow NLP 嵌入对比指南 📊

在自然语言处理（NLP）任务中，词嵌入（Word Embeddings）是构建语言模型的关键步骤。本文将对比常见的嵌入方法及其在 TensorFlow 中的应用场景：

1. 传统词嵌入方法

• Word2Vec 🌐
  通过跳字模型（Skip-Gram）或连续词袋（CBOW）生成上下文相关向量，适合文本相似度计算。

  

• GloVe 📈
  基于全局统计信息的词向量，强调词频对语义的影响，常用于预训练模型。

  

2. 预训练模型嵌入

• BERT 🧠
  使用Transformer架构生成上下文敏感的双向嵌入，适用于问答系统和文本分类。

  

• ELMo 📖
  基于LSTM的深层双向嵌入，能捕捉词语在不同语境下的语义变化。

  

3. 实践建议

• 选择嵌入方法时需考虑：
  • 数据规模与计算资源
  • 任务类型（如分类、生成）
  • 是否需要上下文敏感性
• 推荐进一步阅读：TensorFlow NLP嵌入教程 获取代码示例与实战技巧

📌 提示：对于中文处理，可尝试结合WordPiece分词器与预训练的BERT-Chinese模型以获得更优效果。