从Word2Vec到BERT:神经网络中embedding技术的演变

从Word2Vec到BERT:神经网络中embedding技术的演变

 Word2Vec是第一个广泛应用的词向量化模型,它通过浅层神经网络学习词语的向量表示。这个模型利用上下文窗口来捕捉单词之间的语义关系,迅速成为自然语言处理中的核心技术。然而,随着模型的复杂性不断提升,Word2Vec在处理长文本时的局限性也逐渐显现。

 为了克服这一问题,BERT等预训练语言模型的出现带来了新的突破。BERT通过Transformer架构,在大规模语料库上进行预训练,然后微调以适应特定任务。与Word2Vec不同,BERT的embedding是动态的,即每个词语的表示会根据上下文进行调整,极大地提高了模型的语义理解能力。

 这一进展标志着embedding技术的深刻演变,从静态词向量到动态上下文表示,极大地提升了神经网络在自然语言理解和生成中的表现。embedding的不断创新和发展,推动了自然语言处理领域的重大进步。

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