自然语言处理中的词嵌入技术（NLP Word Embeddings）📚

词嵌入是将文本转化为数值向量的核心技术，让机器能理解语言的语义关系。以下是本课程的核心内容：

1. 基础概念🧠

• 什么是词嵌入？
  通过神经网络学习，将词语映射到连续向量空间，捕捉语义和句法信息。

  

• 常见类型

  • 静态嵌入（如 Word2Vec、GloVe）
  • 动态嵌入（如 BERT、GPT）
  

2. 技术实践🔧

• 训练流程

  1. 收集语料库 📄
  2. 构建词共现矩阵 📊
  3. 使用神经网络优化向量 🔄
  4. 保存模型文件 💾

• 工具选择

  • 📌 Word2Vec 模型训练指南
  • 📌 GloVe 详解与应用
  • 📌 BERT 预训练模型使用

3. 应用场景💡

• 自然语言理解

  • 情感分析 😊
  • 命名实体识别 📌
  • 问答系统 🤔
  

• 机器翻译
  词向量帮助模型理解跨语言语义，如 Google 翻译 的底层技术依赖词嵌入。

• 推荐系统
  通过用户文本行为生成嵌入向量，提升推荐精准度 🎯

4. 扩展学习🔗

• 深入了解词嵌入发展史：NLP 词嵌入演进
• 对比不同模型性能：词嵌入对比实验

📚 小贴士：词嵌入的质量直接影响 NLP 任务效果，建议结合具体场景选择合适模型！