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词向量的语义结构和可解释性

一、背景：词向量是什么？

• 词向量（Word Embeddings）：
  把词语的含义编码成低维向量（比如用100维向量表示“苹果”“香蕉”等词），是自然语言处理（NLP）的核心技术。
  • 优势：能捕捉词语间的语义关系（例如“国王-男人+女人≈女王”），提升机器翻译、情感分析等任务的效果。
  • 问题：词向量的语义结构（比如每个维度代表什么含义）通常分散在多个维度中，难以直接理解，就像把一幅画的颜色混在一起，看不出具体图案。

二、研究目标：让词向量“可解释”

• 核心挑战：
  词向量的每个维度可能混合了多种语义（如“颜色”“形状”“动作”），导致难以回答“这个维度代表什么意思？”这类问题。
• 研究目标：
  开发一