2021年免費新書-《自然語言處理中詞向量表示演算法概述》分享

自20世紀10年代初以來，詞向量一直是自然語言處理領域的主流技術之一。將資訊編碼成在現代機器學習演算法中易於處理的低維向量表示，在自然語言處理技術的發展過程中發揮了核心作用。詞向量技術最初集中在單詞上，但注意力很快開始轉移到其他形式：從圖形結構上考慮，如知識庫，到其他型別的文字內容，如句子和文件。

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本書主要講解自然語言處理中詞向量表示相關的技術。這本書首先解釋了傳統的單詞向量空間模型和單詞詞向量（例如，Word2Vec和Glove），然後轉向其他型別的詞向量，例如詞義、句子和文件以及圖形結構的詞向量。本書還概述了語境化表徵（如ELMo、BERT）的最新發展狀況，並解釋了它們在自然語言處理中的潛力。在整本書中，讀者可以找到從零開始理解詞向量表示相關的基本資訊，以及對文獻中最成功的技術的全面概述。

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