26、语言处理中的深度学习技术：从词嵌入到情感分析

语言处理中的深度学习技术：从词嵌入到情感分析

1. 语言处理的高效方法：词嵌入

在语言处理领域，传统的TF - IDF和n - gram方法能利用少量示例创建语言模型，将短语编码为单字的独热编码序列有助于有效使用循环神经网络（RNN）。然而，使用词嵌入是一种更快速处理文本数据并创建强大深度学习模型的方法。

词嵌入有着悠久的历史，其概念最早出现在统计多元分析中，被称为多元对应分析。自20世纪70年代起，法国统计学家和语言学家让 - 保罗·本泽克里（Jean - Paul Benzécri）以及法国数据分析学派的许多研究人员发现了如何将有限的词汇集映射到低维空间（通常是二维表示，如地形图）。这一过程将单词转化为有意义的数字和投影，为语言学和社会科学带来了许多应用，并为近期深度学习在语言处理中的发展铺平了道路。

1.1 神经网络处理数据的局限性

神经网络在处理数据和寻找合适权重以实现最佳预测方面速度极快，但它们在处理数据时存在一些局限性。例如，为了让神经网络正常工作，需要对数据进行归一化处理，将输入值的范围限制在0到 +1或 -1到 +1之间，以减少更新网络权重时的问题。归一化可以通过激活函数（如tanh）或专门的层（如BatchNormalization）来实现。

另一个问题是稀疏数据，当数据大部分由零值组成时，就会出现稀疏数据。在使用频率或二进制编码处理文本数据时，即使不使用TF - IDF，也会出现这种情况。处理稀疏数据时，神经网络不仅难以找到好的解决方案，而且输入层需要大量的权重，因为稀疏矩阵通常很宽（有很多列）。

1.2 词嵌入解决稀疏数据问题

词嵌入是将稀疏矩阵转换为密集矩阵的一种方法。