用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理-低调大师

用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理

2017-05-26 660

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序

词向量是一种把词处理成向量的技术，并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上，自然语言处理（NLP）系统把词编码成字符串。这种方式是随意确定的，且对于获取词之间可能存在的关系并没有提供有用的信息。词向量是NLP领域的一个替代方案。它把词或短语映射成实数向量，把特征从词汇表大小的高维度空间降低到一个相对低的维度空间。

例如，让我们看看四个词：“woman”（女人）、“man”（男人）、“queen”（女王）和“king”（国王）。我们把它们都向量化，再使用简单的代数运算来发现它们之间的语义相似度。计算向量间的相似度可以采用诸如余弦相似度的方法。当我们把词“woman”的向量减去词“man”后，这个差值的余弦相似度应该和词“queen”的向量减去“king”的向量的差值

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