1. 什么是词向量？

词向量就是把单词变成一串数字，计算机通过这些数字来“理解”单词的含义。由于计算机无法直接理解文字，所以我们需要一种方法将单词转化为数字的形式，这样计算机就可以用它们来做各种任务，比如比较不同单词的相似性。

2. 为什么要用词向量？

举个例子，我们想让计算机理解“苹果”和“香蕉”在某种意义上是相似的，因为它们都是水果。为了让计算机能看出它们的相似性，我们可以把“苹果”和“香蕉”都转化成一串数字，并且让这两串数字之间的差别很小，表示它们有相似的意义。

3. 如何转化成数字？

当我们说词向量时，指的就是把每个单词用一个实数向量表示，向量可以理解为一串数字（比如：[1.2, 3.5, 0.7] 这样的数字组合）。这串数字代表了单词在某个语义空间中的位置。语义空间可以简单理解为一个巨大的地图，每个单词在这张地图上占据一个位置。两个意思相近的单词会在地图上离得很近，意思差别大的单词会在地图上离得很远。

4. 举个例子：

假设我们有三个单词：“苹果”、“香蕉”、“猫”。通过词向量技术，我们可以把这些单词分别转化为一串数字：

• 苹果：[1.5, 2.3, 0.8]

• 香蕉：[1.6, 2.4, 0.7]

• 猫：[5.1, 1.0, 3.3]

从数字上看，苹果和香蕉的数字很接近，因为它们都是水果，意义相似。而“猫”虽然也是个词，但和“苹果”、“香蕉”不是一个类别，转化出来的数字就差距比较大。

5. 常用的方法：

一些常见的词向量技术包括：

• Word2Vec：它是一个非常经典的技术，通过大量的文本数据来学习单词的词向量，主要让具有相似含义的单词的词向量靠得更近。

• GloVe：它通过分析文本中的单词共现频率，来计算单词的词向量。

• FastText：它不仅考虑整个单词，还考虑单词内部的字符结构，这对于处理形态丰富的语言非常有帮助，比如英文中的“play”和“playing”两个词。

6. 总结：

• 词向量是将单词转化为一串数字的方式，帮助计算机理解单词之间的语义相似性。

• 意思相近的单词在数字空间中会靠得比较近。

• 常用的技术有Word2Vec、GloVe和FastText，它们帮助计算机更好地理解单词的含义。