1.什么是Word Embedding

Word Embedding：将文本转化成数字。这种转化是非常有必要的，因为许多的机器学习算法不能直接处理文本字符，需要将输入转变成向量或者张量。World Embedding的目的是用更低的空间创建向量表示，这被称之为Word Vectors(词向量)。

从一个文本语料库中构造一个低维的向量表示，保存一个单词的语义相似性。

2.使用向量表示字符有两个特点：

（1）降低了维度——更有效的表示
（2）语义文本相似性——更有表现力的表示

3.Word Vector(词向量)

词向量被用作语义解析，能够从文本中提取词要表达的意思使自然语言模型能够理解。自然语言模型能够预测到文本的含义需要掌握单词的语义相似性。比如跟水果有关的单词，我们想要发现的应该是生长、吃、果汁等这些有关联的词。

生成World Embedding 最著名的方法是word2vec

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