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自然语言处理（NLP）领域的核心问题之一，是如何将人类的语言转换成计算机可以理解的数值形式，而词嵌入（Word Embedding）正是为了解决这个问题的重要技术。本文将详细讲解词嵌入的概念及其经典模型（Word2Vec、GloVe 和 FastText）的原理与区别。

1. 什么是词嵌入（Word Embedding）？

定义

词嵌入是一种将单词表示为低维向量的方法，这种向量能够捕捉单词的语义和语法特性。通过词嵌入，单词之间的语义相似性可以用向量之间的距离来衡量。

为什么需要词嵌入？

1. 传统方法的局限性：

   • 词袋模型（Bag of Words, BoW）：

     • 忽略单词顺序。

     • 向量维度高，稀疏性严重。

   • TF-IDF：

     • 无法捕捉单词之间的语义关系。

2. 词嵌入的优势：

   • 通过训练，单词之间的语义关系被映射到向量空间。

   • 单词的语义相似性可以通过向量的距离衡量。

   • 能更高效地表示文本内容，适合用于深度学习模型。

一个通俗的例子

词嵌入让计算机理解：

• "国王 - 男人 + 女人 = 女王"

• "巴黎 - 法国 + 意大利 = 罗马"

这表示词嵌入不仅能捕捉单词之间的表面相似性，还能理解它们在语义上的逻辑关系。

2. 经典词嵌入模型

（1）Word2Vec