本文探讨了文本处理中的关键步骤，包括文本表示的分布式词表示，通过降维技术如PCA或t-SNE减少复杂性，以及自编码器在学习高效嵌入向量中的作用。这些技术对于理解和应用深度表示学习至关重要，特别是在处理长序列数据时，能够捕捉到复杂的语义和上下文信息。
对问题进行形式化：文本（文本预处理、文本表示、重新加权、降维、向量对比、机器学习算法）
文本表示
分布式词表示：
降维：
自编码器：
嵌入：
使用嵌入向量：
深度表示学习：
长序列怎么样？
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