單詞嵌入

習題預習

1. 什麼是Word Embeddings？它如何在自然語言處理中發揮作用？
2. 如何使用Word Embeddings來進行文本分類或情感分析？
3. Word Embeddings如何捕捉單詞之間的相似性和關聯性？
4. 哪些算法和技術常用於生成Word Embeddings？
5. Word Embeddings如何避免處理低頻詞時產生的噪聲和誤差？

說明知識

Word Embeddings是一種將單詞轉換為向量的技術，目的是將單詞轉換為計算機可以理解和處理的形式。Word Embeddings可以將文本中的單詞轉換為一系列數字，並在這些數字之間建立含義關聯。在進行文本處理時，Word Embeddings可以幫助計算機更好地理解單詞所代表的意義和關聯性。

舉例來說，如果有一個句子是“今天天氣真好”，Word Embeddings會將每個單詞轉換為一個向量，如下所示：

今天：[0.2, 0.4, 0.6, 0.8]
天氣：[0.3, 0.5, 0.7, 0.9]
真好：[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]

在這些向量中，每個數字都代表單詞的某種含義，如0.2可能代表“今天”這個詞與“時間”這個概念有關聯；而0.4則可能代表它與“天氣”這個詞有某種相似性。

透過Word Embeddings，計算機可以更好地理解單詞之間的含義關聯性，因此能夠更準確地進行文本處理和分析。

條列重點

• Word Embeddings是一種將單詞映射到連續向量空間中的技術，可以將單詞轉換為可以進行計算和比較的數值表示。
• Word Embeddings可以用於自然語言處理的各種任務，如文本分類、情感分析、語言翻譯等。
• Word Embeddings的訓練需要大量的文本數據，可以使用神經網絡模型進行訓練，如CBOW和Skip-gram模型。
• 常見的Word Embeddings模型有Word2Vec、GloVe、FastText等。
• Word Embeddings可以通過計算單詞向量之間的相似度來找到相似的單詞，也可以使用Word Embeddings進行視覺化呈現。
• Word Embeddings訓練的結果具有可解釋性且易於可視化，可以幫助理解單詞間的關係及其在上下文中的意義。

知識測驗

1. 什麼是Word Embeddings？
   答案：Word Embeddings是將單詞轉換為具有固定維度的向量表示形式的技術。它是自然語言處理（NLP）領域中最常用的技術之一。

2. Word Embeddings如何生成？
   答案：Word Embeddings是通過在大型文本語料庫中訓練神經網絡生成的。此類神經網絡被稱為類神經語言模型（NNLM）或卷積神經網絡（CNN）。

3. Word Embeddings的優點是什麼？
   答案：Word Embeddings有許多優點，包括自動學習單詞之間的關係、簡化表示、降低維度以及提高模型的準確性等。

4. Word Embeddings有哪些應用場景？
   答案：Word Embeddings可以應用於許多NLP任務，如情感分析、文本分類、語言生成和機器翻譯等。

5. Word Embeddings如何處理同義詞和多義詞問題？
   答案：Word Embeddings可以通過上下文相似性解決同義詞和多義詞問題。通過將每個單詞與其上下文單詞的關係表示為向量，可以比較簡單地識別單詞在不同上下文中的含義。