自然语言处理--词向量_词向量不用结合语义

一、词向量

  词向量（Word Embedding）是表示自然语言里单词的一种方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。这些向量在一定意义上可以代表这个词的语义信息。再通过计算这些向量之间的距离，就可以计算出词语之间的关联关系，从而达到让计算机像计算数值一样去计算自然语言的目的

二、怎么把词语转换向量

  表中每一行都存储了一个特定词语的向量值，每一列的第一个元素都代表着这个词本身，以便于我们进行词和向量的映射。给定任何一个或者一组单词，我们都可以通过查询这个excel，实现把单词转换为向量的目的，这个查询和替换过程称之为Embedding Lookup。也可以使用一个字典数据结构实现。事实上如果不考虑计算效率，使用字典实现上述功能是个不错的选择。然而在进行神经网络计算的过程中，需要大量的算力，常常要借助特定硬件（如GPU）满足训练速度的需求。GPU上所支持的计算都是以张量（Tensor）为单位展开的，因此在实际场景中，我们需要把Embedding Lookup的过程转换为张量计算

三、如何让向量具有语义信息

  2013年，Mikolov提出的经典word2vec算法就是通过上下文来学习语义信息。word2vec包含两个经典模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram

• CBOW：通过上下文的词向量推理中心词。
• Skip-gram：根据中心词推理上下文。
• 在Skip-gram中，同样先选定一个中心词，并把其他词作为这个中心词的上下文。
• 在CBOW中，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文。