Word Embeddings 是一种将词语映射到向量空间的技术，它可以帮助我们理解和处理文本数据。以下是一些关于词嵌入的基本概念和资源。

基本概念

  1. 向量表示：Word Embeddings 将单词表示为高维向量，每个维度代表了单词的不同属性或语义信息。
  2. 语义相似性：通过Word Embeddings，我们可以找到语义相似的词语，例如 "king" 和 "queen"。
  3. 上下文感知：词嵌入可以根据上下文环境调整其向量表示，使其更加准确地反映单词在特定句子中的意义。

相关资源

  • Word2Vec：Word2Vec 是一种流行的词嵌入模型，它通过预测单词周围的上下文来学习词向量。
  • GloVe：GloVe 是另一种流行的词嵌入方法，它通过大规模语料库统计信息来学习词向量。

示例

以下是一些词嵌入的例子：

  • king → [1.2, -0.3, 0.5, ...]
  • queen → [1.1, -0.4, 0.6, ...]

这些向量表示了 "king" 和 "queen" 在某些维度上的相似性。

更多学习

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希望这些资源能帮助你更好地理解Word Embeddings！

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