词嵌入：Word2Vec与GloVe的原理与应用

已于 2024-01-19 16:17:29 修改

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分类专栏： AI Agent 应用开发 ChatGPT开发实战代码案例详解 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型企业级应用开发实战文章标签：大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA

于 2024-01-19 02:21:08 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/135687514

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本文深入探讨词嵌入技术，重点讲解Word2Vec的CBOW和Skip-Gram模型，以及GloVe的矩阵分解方法。通过实例和应用场景，展示如何使用Python的Gensim库实现这两个模型，适用于自然语言处理任务如文本分类、情感分析等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.背景介绍

词嵌入技术是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它可以将词汇转换为连续的高维向量，使得相似的词汇在向量空间中靠近，从而实现词汇的捕捉和语义表达。Word2Vec和GloVe是两种最流行的词嵌入技术之一，它们都能够生成高质量的词向量，并在许多自然语言处理任务中取得了显著的成功。在本文中，我们将深入探讨Word2Vec和GloVe的原理与应用，并提供一些最佳实践和实际案例。

1. 背景介绍

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机理解和处理人类语言。词嵌入技术是NLP中的一个基础技术，它可以将词汇转换为连续的高维向量，使得相似的词汇在向量空间中靠近，从而实现词汇的捕捉和语义表达。Word2Vec和GloVe是两种最流行的词嵌入技术之一，它们都能够生成高质量的词向量，并在许多自然语言处理任务中取得了显著的成功。