什么是词嵌入（Word Embedding），它在NLP中有什么作用？

词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称。

它是指把一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量。

简而言之，词嵌入就是将自然语言中的词语映射为数值的一种方式。

词嵌入在NLP中有以下几个重要作用： 降维与表示学习：词嵌入技术能够将词汇从高维空间映射到低维的连续向量空间，这有助于捕捉词汇之间的语义和句法关系，并且降低了处理的复杂性。

提升NLP任务效果：在底层输入中，使用词嵌入来表示词组的方法极大提升了NLP中语法分析器和文本情感分析等的效果。

例如，在情感分析中，词嵌入可以帮助机器理解文本的情感；在文本分类中，它可用于新闻分类、垃圾邮件检测等任务；此外，还可用于命名实体识别、机器翻译等多个方面。

扩展性：词嵌入技术不仅限于标准的词语，还可以扩展到生物序列（如DNA、RNA和蛋白质）的表示，甚至在句子或整个文本的嵌入中也有应用，如通过Thought vectors来提升机器翻译的质量。

促进技术发展与创新：词嵌入领域的分支繁多，许多学者致力于其研究，推动了技术的进步和创新。

例如，谷歌的word2vec等工具的出现，大大提高了词嵌入的训练速度和效率。

综上所述，词嵌入是自然语言处理中不可或缺的技术之一，它通过有效的词语表示方法，为众多NLP任务提供了基础支持，推动了自然语言处理领域的发展。