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在机器学习中#xff0c;Embedding 主要是指将离散的高维数据#xff08;如文字、图片、音频#xff09;映射到低纬度的连续向量空间。这个过程会生成由实数构成的向量#xff0c;用于捕捉原始数据的潜在关系和结构。
Text Embedding工作原理
词向量化#x…Embedding
在机器学习中Embedding 主要是指将离散的高维数据如文字、图片、音频映射到低纬度的连续向量空间。这个过程会生成由实数构成的向量用于捕捉原始数据的潜在关系和结构。
Text Embedding工作原理
词向量化将单个词转换为数值向量。独热编码One-Hot Encoding为每个词分配一个唯一的二进制向量其中只有一个位置是1其余位置是0。
词嵌入Word Embeddings
如Word2Vec, GloVe, FastText等将每个词映射到一个高维实数向量这些向量在语义上是相关的。 句子向量化将整个句子转换为一个数值向量。 简单平均/加权平均对句子中的词向量进行平均或根据词频进行加权平均。
递归神经网络RNN通过递归地处理句子中的每个词来生成句子表示。
卷积神经网络CNN使用卷积层来捕捉句子中的局部特征然后生成句子表示。
自注意力机制如Transformer如BERT模型通过对句子中的每个词进行自注意力计算来生成句子表示。
