词嵌入是将词或句子映射为语义向量的方法,是NLP中重要的技术之一。主要的词嵌入方法有:
1. 一热编码:将词映射为稀疏向量,只有在词汇表中的索引位置为1,其余位置为0。无法体现词与词之间的语义关系。
2. 词频编码:根据词在语料中的出现频率设置其在向量中的值。也无法很好地表示语义信息。
3. 词共现矩阵:建立词与词共现的矩阵,矩阵的值表示两词共现的频率。维度较高,难以计算。
4. 随机词嵌入:使用神经网络随机初始化词向量,然后根据上下文调整。如word2vec中的CBOW与Skip-gram模型。可以学习词与词之间的语义相似度,是典型的词嵌入方法。
5. BERT词嵌入:使用Transformer模型学习上下文语义,得到的词向量包含丰富的语义信息。是目前最优的词嵌入方法。
6. GloVe词嵌入:根据词与词在语料中的共现频率矩阵训练词向量。也可以很好地表示词语义。
7. fastText词嵌入:根据字符ngram与词共现信息学习词向量。可以处理未登录词,对于小语料也有很好效果。
词嵌入常用的评价指标有:
1. 余弦相似度:根据词向量的余弦值判断两词的语义相似度,越大表示语义更加接近。
2. 判别性与一致性: requires 两种词类型(如名词与动词)的向量相近,而同类型词(如名词)的向量也应相近。反之则判别性与一致性较差。
3. 类比推理:判断词向量是否可以完成类比推理,如:男性-女性=国王-?。如果可以推出合理的“女王”则表示词嵌入效果较好。
4. 人工评价:人工判断词嵌入在特定任务(如文本分类)中的效果,是评价词嵌入最直接的方式。
词嵌入是自然语言处理的基本工具,被广泛应用于机器翻译、文本分类、情感分析与推荐系统等。要学习高质量的词嵌入仍需要大量语料与计算资源。让我们在这条道路上共同努力,开创语言表示与理解的新时代。
希望以上内容可以帮助你进一步理解词嵌入及其方法与评价。深入学习与研究词嵌入,将有助于你在NLP与人工智能领域取得更大进步。它揭示语言与知识的本质,值得我们投入时间与热情去探索。
