word2vec怎么生成詞向量python？：將一個(gè)熱向量轉(zhuǎn)換為低維詞向量的層（雖然我們不稱它為層，但在我看來(lái)它是一個(gè)層），因?yàn)閣ord2vec的輸入是一個(gè)熱向量。一個(gè)hot可以看作是1*n的矩陣（n

word2vec怎么生成詞向量python？

：將一個(gè)熱向量轉(zhuǎn)換為低維詞向量的層（雖然我們不稱它為層，但在我看來(lái)它是一個(gè)層），因?yàn)閣ord2vec的輸入是一個(gè)熱向量。

一個(gè)hot可以看作是1*n的矩陣（n是總字?jǐn)?shù)）。將這個(gè)系數(shù)矩陣（n*m，m是word2vec的字向量維數(shù)）相乘，我們可以得到一個(gè)1*m的向量，它是對(duì)應(yīng)于這個(gè)字的字向量。

因此對(duì)于n*m矩陣，每行對(duì)應(yīng)于每個(gè)單詞的單詞向量。

下一步是進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后通過(guò)訓(xùn)練不斷更新矩陣。

為什么說(shuō)自然語(yǔ)言處理是人工智能的核心？

具體來(lái)說(shuō)，主要有兩個(gè)原因：

語(yǔ)音助手、智能揚(yáng)聲器、智能機(jī)器人、語(yǔ)音搜索我們可以清晰地感受到，語(yǔ)音交互已經(jīng)成為智能時(shí)代人機(jī)交互的主流方式。

什么是互動(dòng)？簡(jiǎn)而言之，它是建立在對(duì)一句話、一件事的理解和兩個(gè)人之間的言語(yǔ)交流的基礎(chǔ)上的。在理解方面，不能用簡(jiǎn)單的語(yǔ)音識(shí)別來(lái)處理，而是涉及到“自然語(yǔ)言處理”，即句子切分和上下文理解。這樣，讓人工智能像人類(lèi)一樣“理解”句子，才能準(zhǔn)確理解用戶給出的指令，從而準(zhǔn)確執(zhí)行任務(wù)，實(shí)現(xiàn)流暢的語(yǔ)音交互過(guò)程。

此前，“人工智能之父”馬文·明斯基曾說(shuō)過(guò)，人工智能領(lǐng)域最終要解決的技術(shù)問(wèn)題是“語(yǔ)義分析”。圖靈機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人、首席運(yùn)營(yíng)官郭佳也表示，人腦是人類(lèi)擁有無(wú)限智慧的理由，是“智慧”的體現(xiàn)。

目前，人工智能更多的是“學(xué)習(xí)”人類(lèi)。對(duì)于其“智能”的表現(xiàn)，我們現(xiàn)在更多的是關(guān)注它能否在與人的互動(dòng)中真正做到既準(zhǔn)確又自然。為了達(dá)到這個(gè)目的，我們需要達(dá)到“理解”，即自然語(yǔ)言的理解。

word2vec，有了詞向量，怎么通過(guò)詞向量反推出這個(gè)詞？

主要問(wèn)題描述不清楚，就是給一個(gè)向量，找到和向量最近的詞。

我仍然知道確切的向量，并找到這個(gè)向量對(duì)應(yīng)的單詞。這兩者有很大的區(qū)別。

如果我們需要找到最接近余弦相似度的單詞，最簡(jiǎn)單的方法是計(jì)算所有單詞向量的余弦相似度，并輸出最大余弦相似度的單詞。但一般來(lái)說(shuō)，這種方法的性能風(fēng)險(xiǎn)很高，因此需要考慮使用一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)。