word embedding模型
时间: 2025-05-04 14:55:28 浏览: 24
### Word Embedding 模型原理
Word Embedding 是一种将词语转换为数值向量的技术,使得计算机能够处理自然语言数据。通过这种方式,可以捕捉到词与词之间的语义关系[^1]。
#### 向量化表示的意义
传统的独热编码(One-Hot Encoding)虽然能将单词映射成向量形式,但由于维度灾难以及无法表达语义相似度等问题,在实际应用中存在局限性。而 Word Embedding 则是一种低维稠密向量表示方式,它不仅减少了存储空间需求,还能够在一定程度上反映词汇间的内在联系[^2]。
#### 训练机制概述
常见的训练算法有 CBOW (Continuous Bag of Words) 和 Skip-Gram 。CBOW 的目标是基于上下文中多个词来预测中心位置上的那个特定词汇;相反地,Skip-Gram 方法则是给定单个输入词去尝试推测周围可能出现哪些其他关联项。
```python
import torch
from torch import nn
class WordEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim):
super(WordEmbedding, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
def forward(self, inputs):
return self.embedding(inputs)
```
上述代码展示了如何利用 PyTorch 构建简单的 word embedding 层结构实例。
### 实现细节探讨
在 Transformer 中,word embeddings 被进一步扩展加入了位置编码(Positional Encoding),这是因为原始版本的 transformer 并不考虑序列顺序信息。因此引入固定或者可学习的位置嵌入值作为补充特征加入最终输入张量之中。
具体操作如下所示:
```python
def positional_encoding(max_len, d_model):
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
return pe.unsqueeze(0)
```
此函数定义了一个用于生成位置编码矩阵的方法。
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