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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。
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内容提要
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。
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关键要点
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词嵌入是词在向量空间中的密集表示，能够捕捉词的意义和关系。
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Word2Vec有两种主要架构：连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram。
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CBOW根据上下文预测目标词，而Skip-gram根据目标词预测上下文词。
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CBOW使用上下文窗口来预测目标词，隐藏层平均上下文词的词嵌入。
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Skip-gram使用单一目标词作为输入，预测其周围的上下文词。
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GloVe结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口方法，捕捉全局统计和局部共现信息。
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fastText是Word2Vec的扩展，考虑了子词信息，更好地处理词汇外（OOV）词。
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在自然语言处理（NLP）中，词嵌入可用于预训练嵌入、输入特征和下游任务。
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词嵌入能够捕捉语义关系，提高NLP模型的整体性能。
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词嵌入显著降低了词表示的维度，相比于独热编码。
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预训练的词嵌入可以用于有限数据任务的迁移学习。
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延伸问答
什么是词嵌入？
词嵌入是词在向量空间中的密集表示，能够捕捉词的意义和关系。
Word2Vec的两种主要架构是什么？
Word2Vec有连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram两种架构。
CBOW和Skip-gram的主要区别是什么？
CBOW根据上下文预测目标词，而Skip-gram根据目标词预测上下文词。
GloVe是什么，它的特点是什么？
GloVe结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口方法，捕捉全局统计和局部共现信息。
fastText如何处理词汇外（OOV）词？
fastText考虑了子词信息，因此能更好地处理词汇外（OOV）词。
词嵌入在自然语言处理中的应用有哪些？
词嵌入可用于预训练嵌入、输入特征和下游任务，提升NLP模型性能。
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