自然语言处理中的词嵌入
原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。发表于：。What is word embeddings? Word embeddings are basically the dense vector representation of the words in a continuous vector space. One of the key feature of this word embeddings is capturing the...
词嵌入是词在向量空间中的密集表示，能捕捉词的意义和关系。Word2Vec有CBOW和Skip-gram两种架构。CBOW根据上下文预测词，Skip-gram根据目标词预测上下文词。词嵌入可用于自然语言处理中的预训练嵌入、输入特征和下游任务。它能捕捉语义关系、降低维度和进行迁移学习。
