词嵌入(Word Embeddings)是自然语言处理中把词汇映射为低维稠密向量的表示技术,其核心构成包括让语义相近的词在向量空间中相互靠近、通过共现模式学习词向量,以及Word2Vec等常见模型,解决的是词语相似度无法直接量化的问题,并不解决静态向量难以表达一词多义的问题。
什么是词嵌入(Word Embeddings)?
词嵌入(Word Embeddings)是自然语言处理中把词汇映射为低维稠密向量的表示技术,其核心构成包括让语义相近的词在向量空间中相互靠近、通过共现模式学习词向量,以及Word2Vec等常见模型,解决的是词语相似度无法直接量化的问题,并不解决静态向量难以表达一词多义的问题。
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