深度学习中自然语言处理(NLP)中词的表示方法及Word Embedding简介

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本文介绍了自然语言处理(NLP)中词的表示方法,包括独热编码和Word Embedding。Word Embedding,如Word2Vec,通过学习词的上下文分布,将词映射到低维连续向量空间,保留了词的语义和语法关系,解决了独热编码的局限性。

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在深度学习中,自然语言处理(NLP)是一个重要的研究领域,它涉及到将文本数据转化为计算机可以理解和处理的形式。而词的表示方法在NLP中起着至关重要的作用。本文将介绍一些常用的词的表示方法,并重点介绍Word Embedding技术,其中以Word2Vec为例进行讨论。

  1. 独热编码(One-Hot Encoding)
    独热编码是最简单且最常用的词的表示方法之一。它将每个词表示为一个稀疏向量,向量的维度等于词汇表的大小,其中只有一个元素为1,其他元素都为0。每个词的索引位置对应于该词在词汇表中的位置。

下面是一个使用Python实现独热编码的例子:

from keras.preprocessing.text import Tokenizer

# 创建一个文本语料库
corpus = ["I love natural language processing",
   
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