Word Embedding 是一种将词汇映射到向量空间的技术，它能够捕捉词语的语义和语法信息。这种技术已经在自然语言处理（NLP）领域得到了广泛的应用。
常见类型
- Word2Vec: 使用神经网络来学习词汇的向量表示。
- GloVe: 基于全局词频统计的词向量模型。
应用场景
- 文本分类
- 情感分析
- 机器翻译
- 推荐系统
工作原理
Word Embedding 通过将词汇映射到向量空间，使得语义相近的词语在向量空间中距离较近。这种映射关系是通过学习大量文本数据得到的。
学习资源
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