词向量Embedding的原理

目录

什么是Embedding？

Embedding原理

词向量embedding如何实现？

1）词到向量的映射

2）降维

Embedding意义

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什么是Embedding？

Embedding简单来说就是嵌入式、嵌入层

词向量embedding方法是一种将词或短语等语言元素映射到固定维度向量的技术。

Embedding原理

Embedding层，在某种程度上，就是用来降维的，降维的原理就是矩阵乘法

词向量embedding基本原理是将每个词或短语表示为一个高维空间中的向量。这些向量被训练以捕捉词义和语法结构等语言特征。通过将文本数据转换为向量，计算机可以理解和处理自然语言，并从中提取有用的信息。

词向量embedding如何实现？

1）词到向量的映射

首先，词到向量的映射是将文本单词转换为数值向量的过程。在这个步骤中，可以采用不同的映射方法，如基于词频的One-Hot编码、基于上下文信息的分布式表示等。这些方法将每个单词映射到一个唯一的向量表示，其中每个维度代表一个特定的概念或特征。

例如：One-Hot编码

‘我今天很开心’  经过One-Hot编码：

每一行代表一个字

2）降维

由上可以看出， 矩阵存在过剩的情况，我们完全可以将其列缩小到6

这时，Embedding层就发挥作用了，我们将词向量矩阵 x 另一个矩阵，以此做到降维的效果

 

这样我们就可以将一个（6， 10）矩阵转换为（6，6）矩阵

在词向量embedding方法中，每个词语都被表示为一个高维向量，这些向量被嵌入到一个低维的向量空间中。这个嵌入过程是通过训练神经网络或矩阵分解等方法来完成的。词向量embedding方法不仅可以捕捉词语之间的相似性和关联性，还可以用于文本分类、情感分析、信息检索等自然语言处理任务中。

Embedding意义

词向量embedding方法的意义在于将离散的词语或短语表示为连续的向量，从而能够被机器学习和数据科学模型所处理。这些向量可以捕捉词语之间的语义和语法关系，使得机器能够更好地理解自然语言。

通过将文本中的词语转换为数值向量，词向量embedding方法将文本数据转化为适合机器学习模型处理的数值形式。这使得自然语言处理任务变得更加容易和准确