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### 1. 词嵌入 (Word Embedding) 的概念 [[Category:词嵌入 (Word Embedding)]] ...

# Word Embedding [[词嵌入]] (Word Embedding) 是自然语言处理 (NLP) 领域中的一个重要技术，它将文本� ...

...从大量文本数据中学习词向量的技术。它由谷歌于2013年提出，是自然语言处理（[[NLP]]）领域中一个重要的里程碑，极大地推动了词嵌入（[[Word Embedding]]）技术的发展。WordVec通过学习词语在向量空间中的表示� ..., T., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781. ...

* **词嵌入 (Word Embedding):** 将词语映射到高维向量空间中，使得语义相似的词语� ...

...解和处理人类语言。在医学中，NLP可以用于分析电子病历中的文本信息，提取关键的临床数据，并生成自动化的医疗报告。例如，可以利用[[词嵌入 (Word Embedding)]]技术分析患者的病历，了解其病情发展过程。 ...

* **词嵌入 (Word Embedding):** 将单词表示为低维向量，捕捉单词之间的语义关系。� for word in text.split(): ...

为了克服这些局限性，可以考虑使用更高级的文本分析技术，例如[[词嵌入]] (Word Embedding)、[[主题模型]] (Topic Modeling) 和[[Transformer 模型]]。 这些技 ...

...(Term): 文档中的一个单词或短语。在 VSM 中，词项通常经过'''词干提取''' (stemming) 和'''停用词移除''' (stop word removal) 等预处理步骤。 * '''词嵌入''' (Word Embedding): 将词项映射到低维向量空间，使得语义相近的词项在向 ...

...nguage Services):''' 可以分析文本的情感、主题和语言结构。例如，可以用来分析客户反馈，或者构建问答系统。[[词嵌入 (Word Embedding)]]是关键技术。 [[词嵌入 (Word Embedding)]] ...

* [[词嵌入 (Word Embedding)]] ...

...语义理解不足**：BM25 算法主要基于词频和文档频率进行匹配，缺乏对语义的理解。对于同义词、多义词等问题，处理能力有限。[[词嵌入]] (Word Embedding) 技术可以改善语义理解。 ...

* **Embedding层：** 使用 [[词嵌入]] (Word Embedding) 将离散的词汇转换为连续的向量表示，可以提高模型的� ...

1. *数据准备*: 将序列数据转换为适合神经网络输入的格式。这通常包括将文本数据转换为数字向量，例如使用[[词嵌入]] (Word Embedding) 技术。时间序列数据可能需要进行归一化或标准化处理� ...

* **词嵌入 (Word Embedding)**：将词映射到低维向量空间，从而捕捉词义的语义关系� ...

* '''结合语义相似度:''' 将 ROUGE 与基于[[词嵌入]] (Word Embedding) 的语义相似度计算方法相结合，例如使用 Word2Vec, GloVe 或 ...

* '''词嵌入 (Word Embedding)'''：将单词映射到高维向量空间，使得语义相似的单词在 ...