大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程9-自然语言处理之词嵌入的介绍与代码详解。
词嵌入是一种将文本中的词语转换为数值向量的技术，广泛应用于自然语言处理领域。它通过将词语映射到多维向量空间，使得相似意义的词语在向量空间中距离较近，从而捕捉词语之间的语义和语法关系。词向量的生成通常基于大规模语料库，利用统计模型如Word2Vec、GloVe或FastText等，通过神经网络学习得到。分词方法用于将连续的文本切分为独立的词语，常见的有基于规则、统计或深度学习的方法。词编码则是将分词后的词语转换为数字ID或向量表示的过程，为后续的机器学习或深度学习模型提供输入。词嵌入不仅能够有效表示词语的语义信息，还能用于解决诸如情感分析、文本分类和机器翻译等NLP任务。
文章目录
- 一、引言
- 二、词关系
- 三、词向量
- 四、大模型中的分词方法
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- 基于字符的分词 (Character-based Tokenization)
- WordPiece
- Byte Pair Encoding (BPE)
- SentencePiece
- Subword Tokenization
- 基于规则的分词
- 基于统计的分词
- tikToken分词
- 五、词编码
- 六、代码实现
- 七、总结
一、引言
在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入（Word Embedding）技术已成为预处理文本数据的重要手段。词嵌入将词汇映射为固定长度的向量，从而为计算机理解和处理自然语言提供了桥梁。本文将详细介绍词嵌入的相关概念、数学原理及PyTorch实现，带领大家深入探索这一技术。
二、词关系
词关系是词嵌入的核心概念之一。词嵌入通过向量空间中的距离来表示词汇之间的关系。具体来说，词嵌入将语义相似的词汇映射到向量空间中相近的位置，从而实现词汇之间的关联。
数学原理：
设词汇表为V，词嵌入矩阵为E，其中e_i为词汇v_i的嵌入向量。词关系可通过余弦相似度来衡量，
