词嵌入与Word Embedding算法：原理与应用

大家好，今天要讲的内容是，词嵌入，Word Embedding算法。

词嵌入，英文是word embedding，是一种将词汇表中的词或短语，映射为固定长度向量的技术。

通过词嵌入，我们可以将One-Hot编码表示的高维稀疏向量，转为低维且连续的向量。

例如，将man、woman、king、queen四个词语，映射到一个7维的空间中，每个词语都对应了一个7维的向量。

为了进一步说明词与词之间的关系，我们可以使用降维算法，将词嵌入向量降维至2维，从而在平面上绘制出来。

这里可以发现，语义相近的词语，词语对应的向量位置也更相近：

例如，cat猫与kitten小猫的含义相近，它们就聚在一起。

horse、dog与cat的语义差异比kitten大，所以它们距离cat，就相对较远。

词嵌入向量不仅可以表达语义的相似性，还可以通过向量的数学关系，来描述词语之间的语义关联。

例如，从图中可以看出，向量("king")?向量("man")≈向量("queen")-向量("woman")。

因此，总结来说，词嵌入技术能够有效地将自然语言中的词语，转换为数值向量，从而表达词语之间的语义关系。

这种技术也为后续更高级的自然语言处理任务，提供了坚实的基础。

1.词嵌入算法

为了实现词嵌入，我们会通过特定的词嵌入算法，例如，word2vec、fasttext、Glove等等，训练出一个通用的嵌入矩阵。

矩阵中的每一行都代表了一个词向量。

这些词向量，一旦训练完成，可以用在不同的NLP任务中。

具体来说，嵌入矩阵的行，是语料库中词语的个数。

矩阵的列是表示词语的维度。

例如，如果语料库中包括了5000个单词，每个单词，都使用一个128维的向量表示，那么嵌入矩阵就是一个5000*128维的矩阵。

2.词嵌入的过程

下面用一个具体的例子，来说明词嵌入的过程。

设词表中包括了5000个单词，每个词使用一个128维的向量表示。

因此嵌入矩阵的大小就是5000*128，我们将该矩阵记为E：

我们要将句子“我喜欢学习数学”进行词嵌入。

通过词嵌入，将句子中的每个词，都表示为一个128维的向量。

首先，将句子进行切词，得到4个词语，“我”、“喜欢”、“学习”、“数学”：

最初词语使用One-Hot进行编码，每个词是一个5000维的向量，整个句子是4*5000的矩阵。

我们将该矩阵记作V：

将OneHot矩阵V和嵌入矩阵E相乘，会可以得到一个4*128的矩阵：

该矩阵即为句子“我喜欢学习数学”的嵌入向量。

实际上，词嵌入矩阵的第1行、第2行、第3行与第5000行，分别代表“喜欢”、“我”、“学习”、“数学”四个词向量。

我们通过将矩阵V和矩阵E相乘，将这些向量从嵌入矩阵中取出。

总结来说，嵌入矩阵是词嵌入的关键。

通过将One-Hot编码表示的词，与嵌入矩阵相乘，就可以将高维稀疏的矩阵，嵌入到一个低维稠密的矩阵中。

3.词嵌入的优势

相比One-Hot编码，词嵌入具有如下优势:

1.表达效率的提升：

词嵌入将文本中的词，通过一个低维向量来表达。

相比上万维的One-Hot编码，效率上有了质的提升。

2.理解词语的语义：

通过词嵌入表示的词语，可以理解词语的语义，并进行词语推理。

语义相似的词在向量空间上也会更相近。

3.嵌入矩阵的通用性：

One-Hot编码不具有通用性，不同语料得到的One-Hot编码，一般是不同的。

而嵌入矩阵是通用的，同一份词向量，可以用在不同的NLP任务中。

那么到这里，词嵌入，Word Embedding算法就讲完了，感谢大家的观看，我们下节课再会。