深度学习知识卡片：NLP 中的词表征

继续之前的：

1. 《深度学习知识卡片：深度学习基本概念》
2. 《深度学习知识卡片：Logistic 回归》
3. 《深度学习知识卡片：浅层网络的特点》
4. 《深度学习知识卡片：深度神经网络的特点》
5. 《深度学习知识卡片：偏差与方差》
6. 《深度学习知识卡片：正则化》
7. 《深度学习知识卡片：最优化训练》
8. 《深度学习知识卡片：最优化算法》
9. 《深度学习知识卡片：超参数调优》
10. 《深度学习知识卡片：结构化机器学习过程》
11. 《深度学习知识卡片：误差分析》
12. 《深度学习知识卡片：训练集、开发集与测试集》
13. 《深度学习知识卡片：学习方法扩展》
14. 《深度学习知识卡片：卷积神经网络基础》
15. 《深度学习知识卡片：卷积运算的主要参数》
16. 《深度学习知识卡片：深度卷积神经网络架构》
17. 《深度学习知识卡片：经典卷积神经网络》
18. 《深度学习知识卡片：特殊卷积神经网络》
19. 《深度学习知识卡片：实践建议》
20. 《深度学习知识卡片：目标检测算法》
21. 《深度学习知识卡片：人脸识别》
22. 《深度学习知识卡片：风格迁移》
23. 《深度学习知识卡片：循环神经网络基础》
24. 《深度学习知识卡片：循环神经网络应用》

词嵌入在自然语言处理中非常重要，因为不论执行怎样的任务，将词表征出来都是必须的。上图展示了词嵌入的方法，我们可以将词汇库映射到一个 200 或 300 维的向量，从而大大减少表征词的空间。此外，这种词表征的方法还能表示词的语义，因为词义相近的词在嵌入空间中距离相近。