词嵌入

词嵌入（word embedding）是指将自然语言词语映射到实数域向量上的一种技术。这种技术广泛应用于自然语言处理领域，如文本分类、情感分析、机器翻译等。在深度学习领域，词嵌入常常作为输入层来构建神经网络。

常用的词嵌入方法有以下几种：

1. One-hot编码 + 线性转换

将每个单词表示为一个稀疏向量，其中只有一个维度为1，其余为0。然后通过一个线性转换模型将每个词向量转换为一个实数向量。这种方法的缺点是向量表示不能体现单词之间的相似度，而且向量维度非常高，导致训练速度变慢。

2. 共生矩阵 + SVD

共现矩阵是基于单词出现的频率和上下文的窗口大小来构建的。共现矩阵元素 $C_{i,j}$ 表示词 $i$ 和 $j$ 在同一文本窗口中同时出现的次数。然后对共现矩阵进行奇异值分解（SVD）来获得词嵌入向量。这种方法的缺点是只考虑了词的频率，忽略了语义信息，而且需要大量的计算资源。

3. Word2Vec

Word2Vec是Google开发的一种基于神经网络的词嵌入方法。它使用了两种模型：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。CBOW模型将上下文的单词作为输入，预测中心单词；Skip-gram模型将中心单词作为输入，预测上下文单词。这种方法的优点是可以捕捉语义信息，而且训练速度很快，可以处理大量的数据。

4. GloVe

GloVe是一种基于全局词频和共现矩阵的词嵌入方法。它使用了词频和共现矩阵的加权平均数来计算单词之间的相似度。这种方法的优点是可以处理大规模语料库，并且比Word2Vec更具有可解释性。

总体来说，词嵌入是一种非常有用的技术，可以使得机器学习算法更好地理解文本数据。具体选择哪种嵌入方法，需要根据实际应用场景和数据特点来进行选择。