Word Embedding ：从分布式假设到神经网络语言模型

Word Embedding（词嵌入）是一种将离散的词汇符号映射到连续的低维稠密向量空间的技术。在这个向量空间中，语义相似的词在几何距离上彼此接近，从而实现了从"符号匹配"到"语义计算"的跨越。核心定义词嵌入是将单词（或多词短语）表示为固定维度的实值向量，这些向量之间的距离（例如余弦相似度）反映了单词之间的相关性，这种相关性基于单词通常出现的上下文。分布式假设（1954）↓统计共现分析（LSA/S

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