引言

word embedding跟LLM大语言模型有什么关系?

除了word embedding，还有其它相关的技术么，为什么成了首选?

在Word Embedding之前或与之并行的其他技术也被用于尝试解决自然语言处理（NLP）中的问题，但各有优劣。

1. One-hot Encoding(之前的文章里面已经讲解过，可以翻看下之前的文章)

• 描述：每个单词被表示为一个非常长的向量，这个向量中只有一个元素是1，其余都是0。这个1的位置对应于单词在词汇表中的索引。

• 差异：One-hot Encoding生成的向量维度非常高，对于每个单词都是完全独立的，无法捕捉词之间的相似性或关系。

• 缺点：造成数据稀疏，无法有效表示单词间的语义关系。

2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

• 描述：一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF考虑了词频（TF）和逆文档频率（IDF），以减少常用词的影响并提升关键词的重要性。

• 差异：虽然能够提供单词在文本中的重要性，但TF-IDF仍然无法捕捉词汇之间的语义关系。

• 缺点：与One-hot Encoding类似，TF-IDF也无法解决维度高和无法表达词义相似性的问题。

相比上面的两种方案，Word Embedding

• 语义表示：Word Embedding能够将单词映射到密集的向量空间中，其中向量的距离和方向能够表示词之间的语义关系，如相似性和共现关系。这使得模型能够理解语言的复杂性和细微差别。

• 维度降低：与One-hot Encoding和TF-IDF相比，Word Embedding能够以更低的维度表示信息，大幅减少计算资源的需求。

特别是随着Word Embedding的进化，如上下文相关的嵌入技术（例如ELMo,一种上下文化的词嵌入(Word Embedding)表示方法,它能够根据词语的上下文语义动态生成对应的词嵌入向量,而不是使用静态的词向量表示），提供了根据上下文变化的单词表示，进一步增强了模型对语言理解的能力。

如何实现word embedding？

举个简单的例子，我们首先定义了一个嵌入层embedding，它的大小由词汇表大小（vocab_size）和我们想要的嵌入维度（embedding_dim）决定。然后，我们使用了一些示例单词索引来从嵌入层中获取对应的嵌入向量。在实际应用中，这些单词索引会根据你的词汇表和数据集来确定。

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim
# 假设我们有一个非常简单的词汇表，这里只是为了示例vocab_size = 100# 词汇表的大小embedding_dim = 10# 嵌入向量的维度
# 创建一个嵌入层embedding = nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embedding_dim)
# 示例单词索引（通常你需要从数据中获取这些索引）word_indexes = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.long)
# 获取这些单词的嵌入word_embeddings = embedding(word_indexes)
print(word_embeddings)

这里的代码只是展示了如何使用PyTorch创建和获取Word Embedding，而在实际项目中，你通常还需要构建完整的神经网络模型，并通过训练数据来训练这个嵌入层，以便它能学会为词汇生成有意义的嵌入向量。