17、理解语言的神经网络：从基础到进阶

理解语言的神经网络：从基础到进阶

在自然语言处理领域，神经网络是一种强大的工具，可用于理解和处理语言。本文将详细介绍如何使用神经网络来理解语言，包括捕捉输入数据中的单词相关性、预测电影评论的情感、引入嵌入层加速网络、解释网络输出、分析神经网络架构的影响、比较词嵌入以及通过填空任务学习更丰富的词意。

捕捉输入数据中的单词相关性

在处理文本数据时，我们常常需要将文本转换为计算机能够理解的数值表示。一种常见的方法是使用词袋模型（Bag of words），即根据评论的词汇来预测情感。

具体来说，我们可以创建一个矩阵，其中每行对应一个电影评论，每列表示评论中是否包含词汇表中的某个特定单词。这种存储形式称为独热编码（one-hot encoding），是编码二进制数据的最常见格式。

以下是一个简单的独热编码示例：

import numpy as np
onehots = {}
onehots['cat'] = np.array([1,0,0,0])
onehots['the'] = np.array([0,1,0,0])
onehots['dog'] = np.array([0,0,1,0])
onehots['sat'] = np.array([0,0,0,1])
sentence = ['the','cat','sat']
x = onehots[sentence[0]] + \
    onehots[sentence[1]] + \
    onehots[sentence[2]]
print("Sent Encoding:" + str(x))