词向量：文本语义的表示

1. 背景介绍

随着互联网的蓬勃发展，我们每天都会接触到海量的文本信息。如何有效地表示和处理这些文本数据，成为了自然语言处理 (NLP) 领域的关键挑战。词向量技术应运而生，它将文本中的词语映射到高维向量空间，从而能够捕捉词语之间的语义关系。

1.1 自然语言处理的挑战

自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，都需要将文本数据转换为计算机可以理解的形式。然而，文本数据具有以下特点，给 NLP 任务带来了挑战：

• 高维稀疏性: 文本数据通常由大量的词汇组成，而且每个词汇出现的频率可能很低，导致数据维度高且稀疏。
• 语义鸿沟: 词语之间存在着复杂的语义关系，例如同义词、反义词、上下位词等，这些关系难以用简单的规则或统计方法来表示。

1.2 词向量的意义

词向量技术通过将词语映射到低维稠密的向量空间，有效地解决了上述挑战。词向量具有以下优点：

• 降维: 将高维稀疏的文本数据转换为低维稠密的向量，减少了计算复杂度。
• 语义表示: 词向量能够捕捉词语之间的语义关系，例如相似度、类比关系等。
• 泛化能力: 词向量可以应用于不同的 NLP 任务，具有良好的泛化能力。

2. 核心概念与联系

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