Python 词嵌入高级指南 🚀

词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）领域的重要技术，通过将词语映射到高维向量空间，捕捉语义关系。以下为进阶学习内容：

1. 常用库与工具

• Gensim 📚
  支持 Word2Vec 和 FastText 模型训练，适合处理大规模文本数据
  深入学习Gensim
• TensorFlow/PyTorch 🧠
  深度学习框架中的嵌入层（Embedding Layer）可自定义词向量生成
• spaCy 🐍
  集成预训练词向量，支持快速文本向量化处理

2. 高级技术

• 负采样（Negative Sampling） 通过引入噪声词优化训练效率
• 子词嵌入（Subword Embeddings）
  针对罕见词和形态学变化，使用 FastText 的字符n-gram技术
• 动态词嵌入
  结合上下文语义，如 BERT 的预训练模型可生成上下文相关的向量表示

3. 应用场景

• 文本相似度计算 📊
  利用余弦相似度衡量词语语义距离
• 机器翻译 🌍
  通过词向量对齐不同语言语义空间
• 情感分析 😊
  利用预训练模型（如 GloVe）捕捉情感倾向

4. 优化技巧

• 使用 词干化（Stemming） 和 分词（Tokenization） 提高模型效果
• 调整 学习率（Learning Rate） 和 维度（Dimension） 参数
• 结合 领域词典 训练定制化嵌入模型

如需了解词嵌入在具体任务中的实现细节，可参考 /nlp/word_embeddings_tutorial 的基础教程。