NLP 中 Embedding（词嵌入） 和 Tokenizer（分词器） 分别是什么？

NLP 中 Embedding（词嵌入） 和 Tokenizer（分词器） 分别是什么？

Embedding（词嵌入）和Tokenizer（分词器）是在自然语言处理中常用的两种技术，用于将文本转换为计算机可以处理的数字表示。

Tokenizer（分词器）

是将文本转换为单词或子词序列的过程。在自然语言处理中，文本通常是由一系列单词或子词组成的，而分词器的任务就是将这些单词或子词从文本中分离出来，并将它们转换为计算机可以处理的数字表示。 例如，在英文中，可以使用空格或标点符号将单词分开；在中文中，需要使用中文分词技术将连续的汉字分成词语。分词器可以使用基于规则的方法、基于统计的方法或者基于神经网络的方法来实现。

Embedding（词嵌入）

是将单词或子词转换为向量表示的过程。在自然语言处理中，单词或子词通常被表示为一个高维度的稀疏向量，其中每个维度对应一个单词或子词的特征。 例如，在一个包含 10000 个单词的词表中，每个单词可以表示为一个大小为 10000 的稀疏向量，其中只有一个维度为 1，其余维度都为 0。这种高维度的稀疏表示不仅浪费存储空间，而且难以计算单词之间的相似度。因此，词嵌入技术被用来将单词或子词映射到一个低维度的稠密向量空间中，从而可以更有效地表示和计算单词之间的相似度。词嵌入模型通常使用神经网络，例如 Word2Vec、GloVe 和 FastText 等。

在自然语言处理任务中，分词器和词嵌入技术通常是联合使用的，以将文本转换为计算机可以处理的数字表示。例如，在文本分类任务中，可以使用分词器将文本分成单词序列，然后使用词嵌入技术将每个单词表示为一个向量，最后将这些向量输入到神经网络中进行分类。这种联合使用的技术被广泛应用于文本分类、文本生成、机器翻译、问答系统等自然语言处理任务中。