词向量是自然语言处理中的重要概念，它将词语转换为计算机可以理解的数值形式。简单来说，每个词都被表示为一个多维空间中的向量。通过这种方式，我们可以捕捉到词语之间的相似性或关系。例如，“猫”和“狗”的词向量距离会比较近，而“猫”和“汽车”则会较远。这种特性使得机器能够更好地理解和处理语言。

词向量的主要方法有两类：基于矩阵分解的传统模型（如LSA）和基于神经网络的现代模型（如Word2Vec、GloVe）。其中，Word2Vec因其高效性和实用性被广泛使用。它通过上下文预测的方式训练出高质量的词向量，让词语之间的关系更加直观。

如今，词向量的应用已渗透到各个领域。从搜索引擎优化到情感分析，再到机器翻译，它们都发挥着不可替代的作用。未来，随着深度学习技术的发展，词向量的表现力还将进一步提升，为AI带来更强大的语言能力。💡🚀

NLP 人工智能 词向量