词向量（Word Embedding）深度解析
一、核心概念
词向量是自然语言处理（NLP）中的基础技术，通过将单词或短语映射到低维实数向量空间，实现文本的数值化表示。其核心价值在于：
- 语义编码：语义相近的词在向量空间中距离更近（如“猫”与“狗”）。
- 数学可操作性：支持向量运算（如“国王-男人+女人≈女王”）。
- 上下文感知：动态模型（如BERT）可生成上下文相关的向量。
二、主流模型对比
| 模型 | 核心原理 | 优势 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | Skip-Gram（中心词预测上下文）或CBOW（上下文预测中心词） | 训练高效，适合大规模语料 | 文本分类、推荐系统 |
| GloVe | 全局词共现矩阵分解 | 结合局部与全局统计信息 | 词类比任务、语义相似度计算 |
| FastText | 引入子词（n-gram）信息 | 处理未登录词，支持形态学分析 | 社交媒体短文本、低资源语言 |
| BERT | Transformer双向编码，动态上下文相关向量 | 捕捉复杂语义关系，支持微调 | 机器翻译、问答系统、情感分析 |
三、训练流程与关键参数
- 数据准备
- 清洗与分词：使用Jieba、HanLP等工具处理文本，构建词汇表。
- 构建语料库：如维基百科、新闻数据（需数十GB以上）。
- 模型选择
- 静态向量：Word2Vec、GloVe（适合简单任务）。
- 动态向量：BERT、ELMo（需上下文感知时选用）。
- 参数调优
- 向量维度：通常100-300维（维度越高，表达能力越强，但计算成本增加）。
- 窗口大小：控制上下文范围（如Word2Vec默认窗口为5）。
- 负采样：优化训练效率，减少计算量（如设置负样本数为5-20）。
- 训练与评估
- 训练工具：Gensim（Word2Vec/FastText）、TensorFlow/PyTorch（自定义模型）。
- 评估方法：词类比任务（如“国王-男人+女人=？”）、语义相似度计算。
四、典型应用场景
- 文本分类
- 流程：文本→词向量矩阵→分类器（如SVM、CNN）。
- 案例：情感分析（正面/负面评价分类）。
- 机器翻译
- 原理：通过词向量对齐源语言与目标语言语义空间。
- 工具：使用预训练多语言BERT模型（如mBERT）。
- 信息检索
- 方法：计算查询词与文档向量的余弦相似度。
- 优化：结合TF-IDF加权词向量。
- 语义相似度计算
- 应用：推荐系统（计算用户兴趣与物品描述的相似度）。
- 工具：使用Sentence-BERT生成句子向量。
五、技术演进趋势
- 从静态到动态：从Word2Vec的固定向量到BERT的上下文相关向量。
- 多模态融合：结合图像、语音等多模态数据训练跨模态词向量。
- 轻量化部署：通过知识蒸馏（如DistilBERT）压缩模型，适应移动端场景。
六、工具与资源推荐
- 预训练模型：Hugging Face Transformers库（提供BERT、GPT等模型）。
- 训练框架：Gensim（快速实现Word2Vec/FastText）、TensorFlow/PyTorch（灵活定制）。
- 数据集：维基百科语料库、Common Crawl（PB级网络文本）。
总结：词向量通过将文本转换为数值向量，为NLP任务提供了统一的输入表示。从静态模型到动态模型，词向量技术不断演进，适应了更复杂的语言场景。选择模型时需综合考虑任务需求、计算资源和数据规模。