本文旨在深入探讨自然语言处理的基础——文本向量化。内容涵盖文本向量化的重要性，介绍了one-hot、TF-IDF、word2vec（CBOW、Skip-gram模型）以及doc2vec（DM、DBOW模型）等常见方法，强调了文本表示对NLP系统性能的影响，并通过实例展示了如何用这些模型进行文本表示和语义分析。
学习目标
• 了解自然语言处理基本知识
• 掌握循环神经网络算法
• 掌握自然语言处理关键技术
• 了解自然语言处理的应用
什么是文本向量化
• 文本向量化：将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。常用的向量化算法有：
• one-hot
• TF-IDF
• word2vec
o CBOW模型
o Skip-gram模型
• doc2vec/str2vec
o DM（Distributed Memory）
o DBOW（Distributed Bag of Words）
• 文本表示是自然语言处理中的基础工作，文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。文本向量化是文本表示的一种重要方式。无论是中文还是英文，词语都是表达语义的基本单元。
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