词语语义和语法信息数学模型词向量

词向量 词向量（Word Vectors）是一种用来表示词语语义和语法信息的数学模型。它将词语转换为固定长度的实数向量，使得词向量之间的距离（通常使用余弦相似度）可以反映出词语之间的语义关系。词向量在自然语言处理和机器学习领域有广泛的应用，例如文本分类、情感分析、句子相似度计算等。 词向量的发展经历了从传统的one-hot表示到分布式表示的转变。传统的one-hot表示将每个词语表示为一个高维稀疏的向量，向量中只有一个元素为1，其余元素都为0，表示词语在词汇表中的位置。然而，这种表示方式无法准确捕捉词语之间的语义关系。 为了解决这个问题，分布式表示方法被提出。分布式表示将每个词语表示为一个低维稠密的实数向量，其中每个元素都包含了词语的语义和语法信息。这种表示方式的关键思想是，具有相似语义和上下文的词语在向量空间中更加接近。 现在广泛应用的词向量模型有许多种，其中最著名的是Word2Vec模型和GloVe模型。Word2Vec是一种基于神经网络的模型，它通过一种称为连续词袋（CBOW）和另一种称为跳字（Skip-gram）的训练方法来学习词向量。GloVe模型是一种基于全局词频的词