9、自然语言处理与时尚风格迁移的技术探索

自然语言处理与时尚风格迁移的技术探索

1. 词向量嵌入

在自然语言处理中，词向量嵌入是一种强大的工具，用于在比独热编码向量维度低得多的密集空间中表示单词。对于单词 $w$，其词向量嵌入可以表示为 $v_w \in R^m$，其中 $m$ 是词向量嵌入的维度。与独热编码向量的每个分量只能取 ${0,1}$ 二元值不同，词向量嵌入的分量可以取任何实数，因此具有更密集的表示。

词向量嵌入通常通过连续词袋法、跳字模型、GloVe 等技术进行训练。其核心思想是在 $m$ 维欧几里得空间中，将相似的单词紧密放置在一起。例如，在 GloVe 词向量嵌入的 2D TSNE 视图中，“man” 和 “woman”、“king” 和 “queen” 分别具有内在的相似性，并且 “king” 和 “man” 的向量差几乎与 “queen” 和 “woman” 的向量差相同，这可能代表某种 “王室” 的概念。这表明词向量嵌入不仅可以表达单词之间的相似性，还可以表达类比关系。

2. 嵌入层

嵌入层以输入单词的索引作为输入，并输出该单词的词向量嵌入。嵌入层的维度为 $R^{d \times V}$，其中 $d$ 是词向量嵌入的维度，$V$ 是词汇表的大小。嵌入层可以根据问题本身学习嵌入，也可以使用预训练的嵌入层。在神经机器翻译中，我们将让模型自行确定源语言和目标语言的嵌入向量，以实现良好的翻译效果。

3. 基于嵌入的神经机器翻译实现

3.1 输入处理函数的修改

为了适应嵌入层，需要对现有的 process_input 函数进行修改，使其处理输入时使用单词索引，而不是独热编码向量。以下是修