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文本嵌入的经典模型目前主要分为文本嵌入、词嵌入和句子嵌入这三个部分，接下来我将为大家简单的介绍这三个部分。
文本嵌入是自然语言处理领域中最重要的技术之一，它将文本数据映射到一个固定长度的向量空间中，并且保留了原始文本中的某些语义信息。在这个向量空间中，相似的文本会有相近的向量表示。 文本嵌入可以应用于各种自然语言处理任务，如情感分析、分类、翻译等。当前最流行的文本嵌入技术包括词嵌入和句子嵌入。
词嵌入，也称为单词嵌入，是将每个单词映射到一个低维实数向量空间中的过程。该向量表示旨在捕捉单词的含义和语法关系。常见的词嵌入算法包括 Word2Vec和GloVe。 Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入算法，由 Google 在 2013 年发布。它通过学习单词的上下文信息来生成单词向量。具体来说，Word2Vec 有两种模型：CBOW（连续词袋）和 Skip Gram。CBOW 模型是根据上下文单词预测中心词，而 Skip Gram 则是根据中心词预测周围单词。Word2Vec 通过反向传播算法进行训练，并可以在大规模语料库上实现高效的训练。 而GloVe（Global Vectors for Word Representation）是另一种常用的词嵌入算法，由斯坦福大学发布。与 Word2Vec 不同，GloVe 在生成单词向量时考虑了全局统计信息。GloVe 是基于矩阵分解的算法，它可以将共现矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，并使用这些矩阵来生成单词向量。
句子嵌入是将整个句子映射到一个向量空间中的过程。相比于词嵌入，句子嵌入需要考虑更多的语义和上下文信息。常见的句子嵌入算法包括 Doc2Vec 和 InferSent。 Doc2Vec 是由 Tomas Mikolov 提出的一种扩展版本的 Word2Vec 算法，它不仅可以生成单词向量，还可以生成段落或文档级别的向量。Doc2Vec 包含两种模型：DM（分布式记忆）和 DBOW（分布式袋）。DM 模型类似于Skip Gram 模型，它同时将上下文单词和段落标识符作为输入，预测中心单词。DBOW 模型则将段落标识符作为输入，预测段落中的随机单词。 InferSent 是由 Facebook AI Research 提出的一种基于双向 LSTM 网络的句子嵌入算法。它通过学习大量的自然语言推断任务来生成句子嵌入向量。InferSent 可以将句子转换为一个固定长度的向量，这个向量可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。
总的来说，文本嵌入技术已经成为了自然语言处理中不可或缺的一环。通过将文本数据映射到向量空间中，我们可以更好地理解文本的含义和语义关系，从而更好地完成各种自然语言处理任务。而词嵌入和句子嵌入则是目前最流行的文本嵌入技术之一，它们都有着广泛的应用场景和完备的理论支持。 |
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