wordembedding

1. word embedding 是什么

word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”， 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量（往往是低维向量）表示。

比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5],B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7] （此处的数值只用于示意）之所以希望把每个单词变成一个向量，目的还是为了方便计算，比如“求单词A的同义词”，就可以通过“求与单词A在cos距离下最相似的向量”来做到。

2. word embedding 是什么

word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”， 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量（往往是低维向量）表示。

比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5],B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7] （此处的数值只用于示意）之所以希望把每个单词变成一个向量，目的还是为了方便计算，比如“求单词A的同义词”，就可以通过“求与单词A在cos距离下最相似的向量”来做到。

3. word2vec算出的词向量怎么衡量好坏

作者：Fiberleif

链接：/question/37489735/answer/73314819

来源：知乎

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目前常用的衡量word embedding质量好坏的task主要分为两类：

word analogy & document classification

1.word

analogy task

假设给了一对单词 （a , b） 和一个单独的单词c,

task会找到一个单词d，使得c与d之间的关系相似于a与b之间的关系，举个简单的例子：（中国，北京）和 日本，应该找到的单词应该是东京，因为北京是中国的首都，而东京也是日本的首都。 在给定word

embedding的前提下，task一般是通过在词向量空间寻找离（b-a+c）最近的词向量来找到d。

2.document

classification task

这是一种通过使用词向量来计算文本向量（可以被用来进行文本分类的工作）的方法，为了得到文本向量，task通常采用了一种很简单的方法：取文本中所有词的词向量的平均值来代表该文本的文本向量，进而通过文本分类的准确度来反向评价训练出的词向量的质量。

对于给定的word embedding，以上的方法确实可以大致地评价词向量的质量好坏，但我们不应该局限于它们，就像楼上所言，我们应该以word embedding对于实际任务的收益为评价标准，如果脱离了实际任务，很难讲不同的word embedding谁比谁更“好”，因为word embedding更像是一个解决问题所使用的工具而不是一个问题的终点。

4. Word Microsoft 中的 Thai Distributed这个软件用汉文怎么写的

题主问的是embedding的含义，楼上几位的回答都是拿word embedding说了一通，也没解释出embedding的含义。

我来说一下。题主问的是embedding的含义，楼上几位的回答都是拿word embedding说了一通，也没解释出embedding的含义。

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我来说一下。

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