0 什么是词嵌入
词嵌入，Word Embedding 可以将词汇表中的词或短语映射为固定长度的向量。
通过词嵌入，我们可以把one-hot所表示的高维稀疏向量，转换为低维且连续的向量。
1 两个特征
如果把这个例子中的七维向量降维至二维平面，可以发现语义相近的词语之间的距离也比较近。
还有一个比较有意思的：
2 总结
词嵌入技术，能够有效的将自然语言中的词语转换为数值向量，从而表达词语之间的语义关系。
3 词嵌入算法
有很多词嵌入算法，比如word2vec、fasttext、Glove等，他们可以训练出一个通用的嵌入矩阵。
嵌入矩阵的行：语料库中词语的个数
嵌入矩阵的列：表示词语的维度
计算过程：
矩阵V是每个词语的one-hot编码，E是嵌入矩阵，意为，嵌入矩阵就是语料库中五千个词语，每个词语是一个128维向量，V去乘E，相当于把每个词的128维向量取出来。
4 总结
嵌入矩阵是词嵌入的关键，通过将one-hot编码表示的词与嵌入矩阵相乘，就可以将高位稀疏的矩阵键入到一个低维稠密的矩阵中。
5 词嵌入的优势
- 表达效率的提升：高维稀疏 -> 地位稠密
- 理解词语的语义：可理解词语语义，并进行词语推理，语义相似的词在向量空间的距离也更近
- 嵌入矩阵的通用性：one-hot编码不具备通用性，不同预料的one-hot编码一般不同；嵌入矩阵是通用的：同一份词向量可用于不同的NPLP任务