26、深入理解词嵌入：从理论到实践

深入理解词嵌入：从理论到实践

1. 引言

在自然语言处理领域，神经网络语言模型需要具备一定的鲁棒性，以应对输入的微小变化。传统的独热编码虽然能对单词进行编码，但存在一定局限性。因此，我们需要更强大的词编码方式，即词嵌入（Word Embeddings）。

2. 独热编码的局限性

独热编码是一种简单的词编码方式，每个单词对应一个向量，向量中只有一个元素为 1，其余为 0。例如：
| WORD | ONE - HOT ENCODING |
| — | — |
| the | 0001 |
| dog | 0010 |
| cat | 0100 |
| is | 1000 |

虽然独热编码能区分不同的单词，但它无法体现单词之间的语义和语法关系。例如，“the cat is walking in the bedroom” 和 “a dog was running in a” 这两个句子，除了 “in” 之外，其他单词都不同，但它们的语义和语法有相似之处。独热编码无法捕捉到这种相似性，因此需要更好的编码方式。

3. 词嵌入的优势及工作原理

词嵌入是一种将单词表示为低维向量空间中的密集表示方式。与独热编码不同，词嵌入向量通常有多个非零元素，且向量的维度小于词汇表的大小。

例如，一个小词汇表在 2D 空间中的嵌入表示如下：
| NOUN | VERB | ARTICLE | PREPOSITION |
| — | — | — | — |
| Word | Encoding | Word | Encoding | Wor