词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中的核心技术，能够将文本中的词语转化为稠密向量，捕捉语义和语法关系。以下是关键知识点梳理：

什么是词嵌入？ 🤔

词嵌入通过以下方式工作：

  • 将词语映射到多维空间（如 300 维）
  • 相似语义的词在向量空间中距离更近
  • 通过训练模型学习词间关系（如 "国王" - "男人" + "女人" ≈ "女王"）

常用词嵌入方法 📊

方法 特点 示例
Word2Vec 通过 CBOW 或 Skip-Grid 算法生成 点击查看完整教程
GloVe 基于全局词频统计 适用于大规模语料库
FastText 支持子词信息，处理罕见词更优 扩展阅读：FastText 原理

应用场景 🌐

  1. 文本分类（如垃圾邮件检测）
  2. 机器翻译（如词对齐）
  3. 情感分析（如情感极性判断）
  4. 问答系统（如语义匹配）

实战示例 📐

Word_Embeddings_Application

通过以下步骤实现：

  1. 加载预训练模型（如 gensim 的 Word2Vec）
  2. 使用 cosine_similarity 计算词向量相似度
  3. 可视化词向量分布（如 t-SNE 降维）

进阶学习 🚀

📌 提示：词嵌入质量直接影响下游任务表现，建议结合具体场景选择模型和维度。