Embedding 模型
时间: 2025-02-21 08:22:34 浏览: 67
### 关于Embedding模型的原理
在现代自然语言处理(NLP)领域,Embedding模型通过将离散的对象(如单词、短语或字符)映射到连续向量空间中的稠密向量来表示这些对象之间的关系[^1]。这种转换不仅保留了原始数据的关键特征,还使得计算相似度变得简单高效。
对于词嵌入而言,通常采用的方法是基于上下文窗口训练神经网络模型,从而捕捉词语间的共现模式并将其编码成低维实数向量。Word2Vec和GloVe是最著名的两种预训练词向量技术之一;前者依赖于预测给定中心词周围的邻近词汇,后者则试图最小化全局统计矩阵内元素间差异平方误差之和。
### Embedding的应用场景
Embedding广泛应用于各类NLP任务中:
- **情感分析**:通过对评论文本进行向量化处理后输入分类器完成正面/负面情绪判断;
- **机器翻译**:利用双语对照库构建源语言至目标语言之间对应关系的学习框架;
- **问答系统**:借助预先训练好的通用域或特定行业领域的embedding表征问题与候选答案,进而提高检索效率及准确性;
- **推荐算法**:根据用户行为日志挖掘兴趣偏好,并据此生成个性化商品列表展示页面。
以上仅列举了几种典型用途,在实际开发过程中还可以发现更多创新性的实践方式。
### 实现方法示例
下面给出一段简单的Python代码片段用于创建自定义word embedding:
```python
import torch
from torch import nn, optim
class SimpleEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim=50):
super(SimpleEmbedding, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
def forward(self, inputs):
return self.embedding(inputs)
# 假设有一个大小为10000的词汇表以及一批次id序列作为输入
vocab_size = 10000
batch_ids = torch.LongTensor([[1], [2], [4]])
model = SimpleEmbedding(vocab_size=vocab_size)
output = model(batch_ids)
print(output.shape) # 输出形状应为 (3, 1, 50),即批次数量×每条记录长度×embed维度
```
此段程序展示了如何使用PyTorch搭建一个简易版的embedding层结构,并对其执行前馈操作获取相应位置处token对应的分布式表达形式。
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