词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中一种重要的技术，它可以将词汇映射到向量空间中。这种映射使得词汇之间的相似性可以通过向量之间的距离来衡量，从而为NLP任务提供了一种有效的表示。

以下是一些关于词嵌入的基础知识和常用方法：

  • Word2Vec: 一种基于神经网络的词嵌入方法，它通过预测上下文来学习词向量。
  • GloVe: 全局向量表示（Global Vectors for Word Representation），一种基于统计的词嵌入方法，它通过共现矩阵来学习词向量。

常见词嵌入应用

  • 文本分类: 使用词嵌入作为特征，对文本进行分类。
  • 情感分析: 通过分析词嵌入向量，判断文本的情感倾向。
  • 命名实体识别: 使用词嵌入向量来识别文本中的命名实体。

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更多关于词嵌入的内容，可以参考我们的词嵌入进阶教程。

在词嵌入的学习过程中，我们经常需要处理大量的文本数据。以下是一个简单的文本预处理步骤：

  1. 分词: 将文本分割成单词或短语。
  2. 去除停用词: 去除无意义的词汇，如“的”、“是”、“在”等。
  3. 词性标注: 对每个单词进行词性标注，以便更好地理解文本。

Word Embedding