AI聊天無敏感詞：技術(shù)原理與應(yīng)用實踐
文本是非結(jié)構(gòu)化的信息，要使機器理解文本，首先需要將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這通常通過索引化、獨熱編碼和向量表示來實現(xiàn)。
索引化用一個數(shù)字來代表一個詞，而獨熱編碼則用二進(jìn)制位來表示詞，盡管這些方法簡單直觀，但它們無法表達(dá)詞語之間的關(guān)系，尤其在大語料下會顯得稀疏且占用大量空間。
相比之下，Embedding提供了一種更加緊湊且語義表達(dá)能力更強的向量化方法，可以在不同任務(wù)中通用。
索引化的優(yōu)點在于其直觀性，因為每個詞都有唯一的數(shù)字標(biāo)識。但缺點在于無法捕獲詞語之間的關(guān)系，并且在大語料中會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量巨大。
獨熱編碼可以快速計算和表達(dá)能力強，但這種方法在大語料下空間占用大，計算效率低，無法捕捉詞語關(guān)系。
相比傳統(tǒng)方法，Embedding通過低維向量表達(dá)詞語，不僅節(jié)約空間，還能更好地表達(dá)詞語之間的關(guān)系。
詞嵌入可以將文本通過低維向量來表達(dá)，避免了one-hot編碼的高維度問題。這種低維表示使得計算更加高效。
在詞嵌入的向量空間中，語義相似的詞會更接近。這種相似性幫助模型在不同的任務(wù)中更好地理解文本。
詞嵌入具有高度的通用性，可以在不同的自然語言處理任務(wù)中重復(fù)使用，節(jié)省了重新訓(xùn)練的時間和資源。
Embedding的本質(zhì)是數(shù)據(jù)壓縮，用較低維度的特征來描述有冗余信息的高維特征。這種壓縮不僅提高了計算效率，還減少了存儲空間。
盡管Embedding通常會丟失一些信息，但這些信息大多是冗余的。例如，在描述智力時，某些身體信息可以被忽略。
Embedding在處理過程中，會舍棄與任務(wù)無關(guān)的冗余信息，保留關(guān)鍵特征以提高模型的性能。
Embedding在向量空間中能夠保持樣本的語義關(guān)系。即使是不同的語言，也能通過Embedding找到相似的詞語和短語。
在詞嵌入中，可以通過簡單的向量運算來推導(dǎo)出新的語義關(guān)系。例如，巴黎減去法國再加上英格蘭，會接近倫敦的向量。
這種向量關(guān)系幫助我們發(fā)現(xiàn)詞匯之間的深層語義關(guān)系，從而提升機器學(xué)習(xí)模型的理解能力。
Embedding將自然語言轉(zhuǎn)化為一串?dāng)?shù)字，使得文本數(shù)據(jù)可以被計算和分析。在自然語言處理中，Embedding大幅提升了模型的性能。
Embedding替代了獨熱編碼和協(xié)同矩陣，極大地降低了特征的維度和計算復(fù)雜度，提升了計算效率。
在訓(xùn)練中，Embedding可以不斷學(xué)習(xí)和更新，獲取不同任務(wù)的語義信息，從而提升模型的表現(xiàn)。
# 簡單的詞嵌入示例
from gensim.models import Word2Vec
# 訓(xùn)練模型
sentences = [['吃飯', '喝水'], ['喝水', '健康']]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# 查看詞嵌入
print(model.wv['吃飯'])
