Vector Embeddings - TONYLABS TECH CO., LTD.

什么是向量嵌入（Vector Embeddings）？

向量嵌入是一种表示单词的方法，用于捕捉它们的含义。其核心是将每个单词表示为高维空间中的一个向量。这个概念的关键在于：语义相似的单词会有相似的向量，而语义不同的单词则会有不同的向量。

例如将单词“猫”表示为一个向量，我们可以将其表示为一个三维向量：[0.2, 0.4, 0.1]。而单词“狗”可以表示为另一个三维向量：[0.1, 0.4, 0.2]。这两个向量在空间中的距离较近，因为它们表示的单词在语义上是相似的。

在自然语言处理（NLP）任务中，我们需要将单词转换为计算机可以理解的形式。传统的方法是使用独热编码（One-Hot Encoding）来表示单词，但这种方法无法捕捉单词之间的语义关系。向量嵌入通过将单词表示为向量，使得计算机可以更好地理解单词之间的关系。

向量嵌入可以通过多种方法生成，其中最常见的方法是使用神经网络。在训练神经网络时，我们可以将单词作为输入，然后让网络学习如何将单词映射到一个向量。这个向量就是单词的向量嵌入。

另一种常见的方法是使用预训练的词向量。这些词向量是在大规模文本数据上训练得到的，可以直接用于各种NLP任务。目前最流行的预训练词向量包括 Word2Vec、GloVe 和 FastText等。