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📖 词嵌入与语言模型教程

什么是词嵌入？

词嵌入（Word Embedding）是将文本中的词语转化为数值向量的技术，通过捕捉词与词之间的语义关系，帮助机器更好地理解自然语言。

常见词嵌入模型

1. Word2Vec

   • 由Google提出，通过预测上下文或根据上下文预测词语（CBOW和Skip-Gram两种方式）生成词向量。
   • 示例：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Word2Vec" alt="Word2Vec"/></center>

2. GloVe

   • 基于全局统计信息（如词频）训练，能更好地保留词语的共现关系。
   • 示例：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/GloVe" alt="GloVe"/></center>

3. BERT

   • 预训练语言模型，通过双向Transformer架构实现上下文感知的词表征。
   • 示例：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/BERT" alt="BERT"/></center>

应用场景

• 自然语言处理（NLP）：文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
• 推荐系统：通过用户和物品的语义关联提升推荐效果。
• 搜索引擎：优化查询与文档的匹配精度。

如何实现？

1. 使用预训练模型（如/tutorials/pretrained-models）
2. 自定义训练词嵌入（需标注数据和训练工具）
3. 结合深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型微调。

📌 扩展阅读：探索序列模型 了解词嵌入与RNN、Transformer的结合技巧。