词嵌入是什么(流行的词嵌入技术)

发布:2023-01-12 15:29:18
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作者:网络整理
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词嵌入是自然语言处理(NLP)中使用的一种技术,用于将单词或短语从词汇表映射到连续向量空间,将词表示为数值向量。词嵌入的目标是在向量表示中捕捉词的含义,这样相似的词有相似的表示,不同的词有不同的表示。

有几种流行的词嵌入技术:

Word2Vec:这是一种基于神经网络的技术,它使用浅层神经网络来学习单词的向量表示。Word2Vec有两种算法:Continuous Bag of Words(CBOW)和Skip-Gram。

GloVe:这种方法代表“用于词表示的全局向量”,它结合了矩阵分解技术和全局语料库统计的优点。

FastText:它是word2vec模型的扩展,除了单词本身之外,它还学习考虑单词的子词信息。它对于处理罕见或词汇外的单词特别有用。

ELMO:这是深度语境化的词表征,它是与任务无关的预训练模型,在学习词表征时为其提供更多上下文。

BERT:和ELMO一样,BERT也是一种深度语境化的词表征。BERT在海量数据上进行训练,可以针对各种任务进行微调。

这些词嵌入技术广泛应用于各种自然语言处理任务,如文本分类、文本生成、机器翻译、命名实体识别等。

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