深入理解【词嵌入】:从 Word2Vec 到 GloVe·FastText·BERT——让机器读懂语言的第一步
本文系统梳理了词嵌入技术的发展历程,从Word2Vec、GloVe/FastText到动态嵌入的演进。Word2Vec开创性地将词语映射为稠密向量,通过CBOW和Skip-gram架构学习语义关系;GloVe利用全局共现统计优化词向量;FastText引入子词嵌入解决OOV问题。然而静态嵌入无法处理一词多义,2018年ELMo和BERT等动态嵌入技术突破性地实现了上下文相关的词向量表示,使NLP从"查字典"迈入"读上下文"的新阶段。文章通过对比分析各技术原理与优劣,展现了词嵌入如何让机器逐步"理解"语言意义
小李同学_LSH2026-05-25 20:30:41