词向量（从one-hot到word2vec）

最新推荐文章于 2025-05-19 18:23:16 发布
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#word2vec #CBOW #skip-gram #共现矩阵

词向量的意思就是通过一个数字组成的向量来表示一个词，这个向量的构成有很多种方法，如one-hot编码、基于共现矩阵的方式、word2vec、动态词向量ELMo等。

一、one-hot向量

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
优势：简单易懂、稀疏存储

不足：维度灾难、词汇鸿沟（向量之间都是孤立的）

二、基于共现矩阵的方式

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
上述矩阵是一个n*n的对称矩阵X，矩阵维数随着词典数量n的增大而增大，可以使用奇异值分解SVD将矩阵维度降低。但是仍存在问题：

  • 矩阵X的维度经常改变
  • 由于大部分词并不共现而导致的稀疏性
  • 矩阵维度过高带来的高计算复杂度

三、基于神经网络的方式（word embedding）：word2vec

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NLP - 词的表示：Bow,One-hot, TF-IDF、word2vec
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01-02 1067
文章目录词的表示潜在语义分析方法（BOW）Countervector 计数TF-IDFBOW 和 TF-IDF 方法的问题词的独热（One-hot ）表示独热问题的改进解决维度过大的问题解决无语义的问题 -- 词的分布式表示Word Embedding 词嵌入使用场景Word embedding的训练方法1、无监督或弱监督的预训练2、端对端（end to end）的有监督训练。参考资料 参考转载自： https://www.jianshu.com/p/cede3ae146bb 词的表示 潜在语义分析方法
One-hot vs. Word2Vec
lawenliu的专栏
09-13 1758
训练模型的时候，有的时候使用的是One-hot，有的时候使用Word2Vec，这两个有什么区别的，什么时候使用One-hot，什么时候使用Word2Vec呢，谈一下自己的理解。 One-hot Encoding One-hot编码又被称为“一位有效编码”，采用N位对特征的N个状态或者候选值进行编码，每个候选值是否有效用0和1表示，任意时刻编码只有一位有效。举个简单的例子，如果要区分水果，假设水...
（连载）词向量的理解——one-hot向量
weixin_43917778的博客
08-29 1669
文章均从个人微信公众号“AI牛逼顿”转载，文末扫码，欢迎关注！ 自然语言处理目前最火的大杀器要属Google给出的BERT模型了。在慢慢琢磨了原理并使用之后，体会到各种模型的发展都是围绕着解决一个基本问题：词语或者句子的表达。只有把这个基本问题的下限不断提高，才能提升各种自然语言处理任务的上限。 我发现捋顺词向量的演变，能帮助我更好的理解一些模型的细节。这里只是记录一些自己的通俗理解，涉及到...
词向量(one-hot/SVD/NNLM/Word2Vec/GloVe)
kesisour的博客
06-11 989
词向量简介无论是是机器学习还是深度学习在处理不同任务时都需要对对象进行向量化表示，词向量（Word Vector）或称为词嵌入（Word Embedding）做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。(长文预警)基于one-hot编码的词向量方法简单方法就是将词向量用one-hot向量来表征。在训练词向量之前，我们都有一个包含我们需要的所有词的词表。首先，我们对每个词进行编...
Word2Vec详解
最新发布
m0_73776435的博客
05-19 1554
其核心思想是基于词汇的共现关系，即 “一个词的语义由它周边的词汇决定”。例如，在大量文本中，“苹果” 与 “水果”“红色”“食用” 等词汇频繁共现，而 “微软” 则与 “软件”“科技”“比尔・盖茨” 等词汇共现。例如，在文本分类任务中，利用 Word2Vec 初始化词汇嵌入层，再通过 CNN 捕捉文本的局部特征和全局特征，能够构建更强大的分类模型。例如，在处理新闻文本时，利用 Word2Vec 向量作为输入特征，结合条件随机场（CRF）模型，能够有效提升实体识别的 F1 值，使得关键信息的提取更加高效。
NLP_Task4 文本表示：从one-hot到word2vec
沐埜专栏
05-17 511
预备知识 Huffman树 神经概率语言模型 **输入层的输入是单词的Onehot 基于Negative Sampling 背景 语言模型 在统计自然语言处理中，语言模型指的是计算一个句子的概率模型。 传统的语言模型中词的表示是原始的、面向字符串的。两个语义相似的词的字符串可能完全不同，比如“番茄”和“西红柿”。这给所有NLP任务都带来...
one-hot向量形式
qq_40723205的博客
09-01 1325
one-hot向量将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程，这个向量的表示为一项属性的特征向量，也就是同一时间只有一个激活点（不为0），这个向量只有一个特征是不为0的，其他都是0，特别稀疏。 举个例子：一个特征“性别”，性别有“男性”、“女性”，这个特征有两个特征值，也只有两个特征值，如果这个特征进行one-hot编码，则特征值为“男性”的编码为“10”，“女性”的编码为“01”，如果...
one-hot向量
m0_46899227的博客
07-26 6753
one-hot向量定义 one-hot向量为有且只有一个元素为1，其余元素都为0的向量. one-hot向量是在数字电路中的一种状态编码，指对任意给定的状态，状态寄存器中只有1位为1，其余位都为0. ——《神经网络与深度学习》 邱锡鹏 以此定义看，one-hot向量是一个极其稀疏的向量，一个one-hot向量类似于： α= [0,0,0,0,....,0,1,0,...0] 编码方式对比 binary Gray one-hot one-cold 000 000..
自然语言处理从小白到大白系列（2）word Embedding从one-hot到word2vec
ibelieve8013的博客
10-11 1429
我们知道，对于我们的计算机来说，没有办法像人一样理解自然语言，在人工智能领域，这还有很长一段路要走，就算要直接处理自然语言，都很困难。因此，人们想办法把自然语言用数字的方式表示，便于计算和分析，这就是为什么要做词嵌入：word embedding。本文将从以下的方面讲述word embedding：one-hot, word2vec, glove, fast-text.
One-Hot编码、Word2Vec、FastText、Glove、
01-16
本文将详细介绍几种词向量技术：One-Hot编码、Word2Vec、FastText和Glove，并探讨它们在文本分析中的应用和优缺点。 One-Hot编码是一种简单的文本特征提取方法，它将每个独立的单词转换成一个高维稀疏向量。在这个...
pytorch、tensorflow之生成one-hot向量
01-20
对于标签分类：最后生成的可以是类别标签索引，也可以是one-hot向量（独热编码） 我们举一个五分类的例子： 可以用[3]：表示第三种分类 也可以用one-hot向量[0,0,1,0,0]：表示第三种分类 那么我们接下来用pytorch和tensorflow这两个深度学习框架来生成one-hot向量 Pytorch 生成one-hot向量 import torch from torch.nn import functional label = torch.tensor([2]) # 2显示的是索引 num_class = 5 label2one_hot = functional.one_ho
深度学习---one-hot向量
qq_24503095的博客
12-25 4701
one-hot向量 为了将词表示为向量输入到神经网络，一个简单的办法是使用one-hot向量。假设词典中不同字符的数量为N，每个字符已经同一个从0到N-1的连续整数值索引一一对应。如果一个字符的索引是整数i，那么就创建一个全0的长为N的向量，并将其位置为i的元素设成1.该向量就是对原字符的one-hot向量。 label = torch.tensor([2,3,4,1]).view(-1,1) o...
词向量(onehot->word2vec)
weixin_42479155的博客
11-25 221
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文本转变向量的几种常用的方法(one-hot,TF-IDF,word2vec)
weixin_64017116的博客
05-21 5046
本文讲解文本转变向量的几种方法，主要有one-hot，TF—IDF，word2vec，只讲解原理，不涉及代码和公式
One-hot向量形式--学习笔记
weixin_53346067的博客
01-29 1425
作用：将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式
NLP《词汇表示方法（一）one-hot向量表示》
qq_29367075的博客
11-01 2282
词语是NLP里面最基本的要处理的单元，词语组合成能句子，句子组成段落，段落组成文章，因此，最基本要处理的就是词语了，我们知道，词语都是一个个的符号表示的。我们怎么用数值化的方式表示呢，这样才能方便计算机去计算处理。 在字符编码中也被分配了一定的数字来代表某个字符，比如UTF-8等字符编码方式。每一个数字都可以对应于某个字符，对于一些离散的应用来说，这个编码也就够了，但是这种编码仅仅能对字符做个区分表示而已。 一：词语的表示 原始的方法就是one-hot向量的方法。 假如我们有个词库，一共有V个词汇，罗列了所
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mawenqi0729的博客
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