1. 概述
詞匯表征是指我們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言處理（NLP）中如何描述和處理詞語(yǔ)的方法。在進(jìn)行NLP監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，我們以一句話為例：“I want a glass of orange ____”，我們要通過(guò)這句話中的其他單詞來(lái)預(yù)測(cè)空白處的單詞。這是一個(gè)典型的NLP問(wèn)題。如果將其看作監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，我們的輸入是上下文單詞，而輸出是要預(yù)測(cè)的目標(biāo)單詞，或者說(shuō)目標(biāo)單詞的概率。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們需要建立一個(gè)語(yǔ)言模型來(lái)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射關(guān)系。在深度學(xué)習(xí)中，這個(gè)模型通常是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
在NLP中，最基本的單位是詞語(yǔ)。詞語(yǔ)可以組成句子，句子再構(gòu)成段落、篇章和文檔。但是計(jì)算機(jī)并不直接理解這些詞語(yǔ)，因此我們需要將代表自然語(yǔ)言的詞匯轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的數(shù)值形式。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，我們需要將詞匯轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)值表示。目前有兩種主要的方法來(lái)進(jìn)行這種轉(zhuǎn)化和表征。第一種是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的one-hot編碼方式，即將每個(gè)詞語(yǔ)表示為一個(gè)向量，其中只有一個(gè)元素是1，其余都是0，代表詞語(yǔ)的唯一位置。然而，這種方法存在詞語(yǔ)之間無(wú)法捕捉語(yǔ)義關(guān)系的問(wèn)題。第二種方法是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞嵌入技術(shù)，它能夠?qū)⒃~語(yǔ)映射到連續(xù)的向量空間中，使得詞語(yǔ)的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息能夠得到更好的表達(dá)和理解。詞嵌入技術(shù)在NLP中廣泛應(yīng)用，并取得了很多成功。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-666596.html
2. 詞向量-離散表示
文本向量化離散表示是一種把文本轉(zhuǎn)換成數(shù)字向量的方法。它主要基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)的方式，常見(jiàn)的方法有兩種：詞集模型和詞袋模型。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-666596.html
- 詞集模型：這個(gè)模型會(huì)統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞是否在句子中出現(xiàn)。比如，我們可以用One-Hot Representation來(lái)表示，只要單個(gè)文本中的單詞在一個(gè)字典里出現(xiàn)，就用1表示，不管
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