词向量是什么意思?

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PMI)矩阵分解。其训练过程就是在训练当前的词和预测词之间的相似度(两个词向量的点积就是没有归一化的余弦相似度)。在word embedding训练过程中,就是开了个窗,搞了个词袋,不分词序,不分左右,不分词性的训练,导致很多信息混杂在一起,同时损失了很多信息。

先来讲讲传统语言学和nlp里的word association。这个研究的是词与词之间的关系。词与词大体分做两类关系:

1. 聚类关系就是类型一致词语,例如

羊和马的上下文很相似,所以可以用上下文来发现它们是聚类关系。传统的办法是统计一个词上下文,用稀疏的one-hot encoding表示 然后计算它们的相似度。这类任务就和word embedding很类似。

2. 组合关系是两个词搭配的关系,会考虑语法和词性,例如:

吃和草就是组合关系,同时一个是动词,一个是名词,这样才能组合在一起。可以说羊吃草,但不能说羊吃坦克,羊吃火箭,这时候吃和坦克火箭就不是组合关系。而这部分信息word embedding是没有捕捉到的。

embedding虽然可以捕捉到聚类关系,但有时候训练出的聚类关系并不是我们想要的,例如好和坏。好和坏都是形容词,出现的上下文类似,所以有些时候我们算好和坏的相似度就会很大。但在和情绪相关的任务中,我们知道好和坏是反义词,代表着相反的情绪,他们的相似度应该低,而非高,这时候就需要注入词语的感情信息来修正词向量了。

总而言之,word embedding不是万能药,它极大的方便了我们实现某些任务,但首先你要弄明白它到底在做什么,有哪些信息,没有哪些信息,再根据自己的任务调整。

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