23、分布式表示中的词嵌入学习与应用

分布式表示中的词嵌入学习与应用

在自然语言处理领域，词嵌入是一项关键技术，它能够将文本中的词语转化为向量表示，从而让计算机更好地理解和处理自然语言。本文将详细介绍词嵌入的学习过程，包括Word2Vec和GloVe两种模型的训练方法，以及如何评估和可视化这些词嵌入。

数据概况

在开始训练词嵌入之前，我们先对数据有一个基本的了解。经过预处理的语料库包含486万个单词，其中有77,440个唯一的单词。下面是一些常见单词的词频统计：
| 序号 | 单词 | 词频 |
| — | — | — |
| 0 | the | 266,007 |
| 1 | of | 115,973 |
| 2 | – | 114,156 |
| 3 | to | 107,951 |
| 4 | a | 100,993 |
| 5 | and | 96,375 |
| 6 | in | 74,561 |
| 7 | that | 64,448 |
| 8 | is | 51,590 |
| 9 | it | 38,175 |

同时，我们还可以看到文档长度和句子长度的分布情况，以及词频的直方图。这些数据有助于我们对语料库的整体特征有一个直观的认识。

Word2Vec模型训练

Word2Vec是一种常用的词嵌入模型，它有两种主要的架构：Skip-gram和CBOW。这里我们采用Skip-gram模型，并结合负采样来加速训练过程。

模型参数定义

在训练Word2Vec模型之前，我们需要定义一些模型参数：