Embeding

### 嵌入（Embedding）技术的实现方法 #### 1. 序列样本中的嵌入 在序列样本中，嵌入技术通常通过神经网络模型来学习向量表示。例如，在自然语言处理领域，Word2Vec 和 GloVe 是两种经典的词嵌入方法[^1]。这些方法的核心思想是将词语映射到低维连续空间中，使得具有相似语义或上下文关系的词语在该空间中距离较近。 对于更复杂的场景，可以采用基于子词单元的方法，比如 FastText 提供了一种高效的解决方案。它不仅能够捕捉单词级别的信息，还能利用字符 n-gram 特征来增强对未知词和形态变化的支持[^3]。 以下是使用 Python 的 `gensim` 库加载预训练 Word2Vec 模型的一个示例： ```python from gensim.models import KeyedVectors # 加载 Google News 预训练的 Word2Vec 模型 model = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) # 查找某个词的最近邻 similar_words = model.most_similar('king') print(similar_words) ``` --- #### 2. 图结构数据中的嵌入 当面对图结构的数据时，Graph Embedding 成为了一个重要分支。这类方法旨在将节点、边或者整个图转化为固定长度的向量表示，以便后续用于分类、聚类或其他任务。DeepWalk 和 Node2Vec 是两个典型的例子，它们借鉴了随机游走的思想并结合 Skip-Gram 或 CBOW 模型完成学习过程。 下面是一个简单的 DeepWalk 实现框架伪代码片段： ```python import networkx as nx from gensim.models import Word2Vec def deepwalk(graph, walk_length=80, num_walks=10): walks = [] nodes = list(graph.nodes()) for _ in range(num_walks): for node in nodes: walk = [node] current_node = node while len(walk) < walk_length: neighbors = list(graph.neighbors(current_node)) if not neighbors: break next_node = random.choice(neighbors) walk.append(next_node) current_node = next_node walks.append([str(x) for x in walk]) # 使用 Gensim 训练 Word2Vec 模型 model = Word2Vec(sentences=walks, vector_size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=4) return model.wv graph = nx.karate_club_graph() embeddings = deepwalk(graph) ``` --- #### 3. 多模态与异构特征下的嵌入 随着应用场景复杂度增加，单一类型的嵌入已无法满足需求。因此出现了针对多模态或多源数据设计的新一代嵌入技术。例如，DSSM (Deep Structured Semantic Model) 将文本与其他形式的信息联合建模；而 Transformer 架构则进一步推动了跨域表征能力的发展。 以 BERT 为代表的预训练语言模型展示了强大的泛化性能，其内部机制依赖于自注意力层提取全局关联特性。BERT 可被微调至各种下游任务上，从而获得定制化的 embedding 表达方式。 下面是用 Hugging Face Transformers 库获取句子 embedding 的一段代码： ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "This is an example sentence." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**encoded_input) sentence_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy() print(sentence_embedding.shape) ``` ---