为什么NLP中需要词嵌入 word embeddings（学习心得）

NLP中一个关键理念就是词嵌入。这是语言表示的一种方式。让机器理解词语的对应关系。 我们的词表，比如有10000个词，如果我们都是用 one-hot vector 来表示 比如两个 one-hot vector，分别是 man 和 woman。 比如 Man 这个单词，在 5391 处是 1，其他位置都是 0 Woman，在 9853 处是 1，其他位置为 0 这种方法把每个词孤立起来了。算法对相

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