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词嵌入Word Embedding是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。 常见词嵌入方法 基于矩阵分解的方法 Latent Semantic Analysis (LSA)Latent Dirichlet Allocation (LDA)非负矩阵分解 (NMF) 基于神经网络的方法 Word2VecGoogle 提出 CBOWContinuous Bag of Words通过上下文预测目标词Skip-gram通过目标词预测上下文 GloVeStanford 提出 结合全局共现矩阵与局部窗口信息优化词向量质量 FastTextFacebook 提出 采用子词Subword表示能更好处理未登录词OOV, Out of Vocabulary 基于 Transformer 预训练模型的方法 ELMoEmbeddings from Language ModelsBERTBidirectional Encoder Representations from TransformersGPTGenerative Pre-trained TransformerT5Text-To-Text Transfer Transformer
