🧠 什么是词嵌入？

词嵌入（Word Embeddings）是将词语映射到连续向量空间的技术，通过学习语料库中的上下文关系，捕捉词语的语义和语法特征。常见方法包括：

  • Word2Vec（Skip-gram & CBOW）
  • GloVe（全局词向量）
  • BERT（预训练语言模型）
Word_Embeddings

📚 典型应用场景

  1. 文本分类 - 将词向量输入神经网络进行情感分析
  2. 机器翻译 - 通过词嵌入对齐不同语言语义
  3. 问答系统 - 利用语义相似度匹配答案
  4. 推荐系统 - 结合用户行为与词向量生成个性化内容
NLP_Application

🛠 实现方法概览

# 示例代码：使用Gensim加载预训练Word2Vec模型
from gensim.models import KeyedVectors
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
  1. 了解词向量训练原理
  2. 实践Word2Vec模型构建
  3. 对比GloVe与BERT的差异
Deep_Learning

📚 扩展阅读

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