词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中的核心技术，通过将词语映射到高维向量空间，捕捉语义关系。以下是关键知识点：
1. 基础概念 💡
- 什么是词嵌入？
一种将离散词语转化为连续向量表示的方法，如Word2Vec、GloVe、FastText。 - 为何重要？
通过向量计算，可量化词语间的相似性（如“国王”与“王后”）和语义关联（如“苹果”与“水果”）。
2. 常见技术 🔍
- Word2Vec
使用神经网络训练词向量，包含CBOW和Skip-Gram两种模型。 - GloVe
基于全局词频统计的矩阵分解方法，优势在于捕捉语义和句法信息。 - FastText
在Word2Vec基础上改进，支持子词信息，适合处理罕见词和拼写变体。
3. 应用场景 📊
- 文本分类
通过词向量计算文档特征，提升分类准确率。 - 机器翻译
词嵌入作为编码器-解码器模型的输入，增强语言理解能力。 - 推荐系统
利用用户行为数据构建物品-用户嵌入矩阵，挖掘潜在关联。
4. 实战案例 📚
- 步骤一：数据准备
使用Text_Data_Preprocessing工具清洗文本数据。 - 步骤二：模型构建
通过Word_Embedding_Model配置嵌入层参数。 - 步骤三：训练与优化
使用Neural_Network框架进行模型训练。
5. 扩展阅读 📚
- 想了解更多？可访问自然语言处理入门教程深入学习。
- 尝试实践项目？参考深度学习实战指南获取代码模板。
📌 词嵌入技术的核心在于将语言转化为数学形式，为后续任务奠定基础。建议结合具体场景选择合适模型！