什么是词向量？word2vec、Glove、FastText分别是什么？

什么是词向量？word2vec、Glove、FastText分别是什么？

在任何一种基于深度学习的自然语言处理系统中，词嵌入和句子嵌入已成为重要组成部分。它们使用固定长度的稠密向量对词和句子进行编码，从而大幅提升通过神经网络处理文本数据的能力。最常用的模型是word2vec和GloVe，它们都是基于分布假设（ distributional hypothesis）的无监督方法（出现在相似语境中的词往往具有相似的含义）。FastText对原始word2vec向量的主要改进是包含基于字符的n-gram模型，它允许计算没有出现在训练数据中的单词表示（"out-of-vocabulary"

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