聚焦：Word Embedding

Word Embedding（词嵌入） 是一种将词语转化为低维向量表示的技术，使得词语在数学空间中具有语义上的相似性。它是自然语言处理（NLP）中不可或缺的一部分，为文本数据提供了强大的表示能力。与传统的基于词频的词袋模型（Bag-of-Words）相比，Word Embedding能够捕捉到词语之间更深层的语义和上下文信息。

1. 词嵌入的定义与作用

Word Embedding通过将词语映射为固定维度的向量，可以将文本中的信息转化为数值格式，便于机器学习模型进行处理。这些嵌入向量的特点是相似的词语在向量空间中的距离较近，而语义不同的词语则距离较远。

• 作用：Word Embedding能够将文本中的语义信息转换为数字，使得机器学习模型能够更好地理解和处理文本。它广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别等任务。

2. 常见的Word Embedding方法

有几种流行的Word Embedding方法，它们通过不同的算法和技术来生成词向量，以下是最常用的几种：<