24、自然语言处理中的词嵌入、聚类与分类技术

自然语言处理中的词嵌入、聚类与分类技术

在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入、聚类和分类是非常重要的技术，它们在处理文本数据、挖掘语义信息等方面发挥着关键作用。本文将详细介绍几种常见的词嵌入模型，以及如何运用聚类和分类技术对文本数据进行处理。

1. 词嵌入模型

1.1 Word2Vec

Word2Vec 是一种通过神经网络实现词嵌入的改进架构，它有两种主要的模型架构：连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip - Gram）。
- CBOW 模型 ：通过使用目标词周围环境中的所有词来学习预测目标词。
- Skip - Gram 模型 ：进行反向学习，基于相邻词来预测中心词。其目标是找到对句子中上下文词预测过程有用的词表示。

Skip - Gram 模型的目标是最大化平均概率，公式如下：
[
\frac{1}{T}\sum_{t = 1}^{T}\sum_{\substack{- c\leq j\leq c\j\neq0}}\log p(w_{t + j}|w_t)
]
其中，$c$ 是学习过程的一个度量，它可以是中心词 $w_t$ 的函数。$c$ 值越大，训练实例越多，准确性越高，但训练时间也会增加。

Skip - Gram 模型的基本概率公式使用 softmax 函数定义：
[
p(w_O|w_I)=\frac{\exp(v_{w_O}^Tv_{w_I})}{\sum_{w = 1}^{W}\exp(v_{w_O}^Tv_{w_I})}
]
这里，$v_w$