深度学习｜词嵌入的演变

文本嵌入，也称为词嵌入，是文本数据的高维、密集向量表示，可以测量不同文本之间的语义和句法相似性。它们通常是通过在大量文本数据上训练 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系，包括语义、上下文，甚至语法的某些方面。这些嵌入可用于语义搜索等任务，其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名，以及其他自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和机器翻译。

嵌入 API 的演变和出现

在自然语言处理（NLP）领域，文本嵌入从根本上改变了我们理解和处理语言数据的方式。通过将文本信息转换为数字数据，文本嵌入促进了复杂的机器学习算法的开发，该算法能够进行语义理解、上下文识别和更多基于语言的任务。在本文^[1]中，我们探讨了文本嵌入的进展并讨论了嵌入 API 的出现。

文本嵌入的起源

在NLP的早期阶段，使用了one-hot编码和词袋（BoW）等简单技术。然而，这些方法未能捕捉语言的上下文和语义的复杂性。每个单词都被视为一个孤立的单元，不了解它与其他单词的关系或其在不同上下文中的用法。

Word2Vec

2013 年 Google 推出的 Word2Vec 标志着 NLP 领域的重大飞跃。 Word2Vec 是一种使用神经网络从大型文本语料库中学习单词关联的算法。因此，它生成单词的密集向量表示或嵌入，捕获大量语义和句法信息。单词的上下文含义可以通过高维空间中向量的接近程度来确定。

GloVe：用于单词表示的全局向量

斯坦福大学的研究人员在 2014 年推出了 GloVe，进一步推进了词嵌入的概念。GloVe 通过在整个语料库中更全面地检查统计信息来创建词向量，从而在 Word2Vec 的基础上进行了改进。通过考虑本地上下文窗口和全局语料库统计数据，它可以实现更细致的语义理解。

基于 Transformer 的嵌入：BERT 及其变体

2017 年推出的 Transformer 架构通过引入注意力机制的概念，彻底改变了 NLP。随后，谷歌于 2018 年发布的 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）提供了上下文相关的词嵌入。 BERT 通过查看单词前后的单词来考虑单词的完整上下文，这与上下文无关模型的 Word2Vec 和 GloVe 不同。自 BERT 发布以来，已经开发了多种变体和改进，例如 RoBERTa、GPT（生成式预训练变压器）等。

嵌入 API 的出现

最近，机器学习应用程序的增长推动了提供预训练词嵌入的 API（应用程序编程接口）的开发。这些 API 简化了获取词嵌入的任务，让开发人员能够专注于构建应用程序。

例如 Google 的 TensorFlow Hub，它提供可以生成嵌入的预训练模型。这些模型包括多种选项，从 Word2Vec 和 GloVe 到基于转换器的模型（如 BERT）。同样，Hugging Face 的 Transformers 库提供了一种获取预训练 Transformer 嵌入的简单方法。

此类 API 极大地民主化了最先进的 NLP 技术的获取。开发人员可以将这些 API 集成到他们的应用程序中，以执行语义搜索、情感分析、文本分类等任务，而不需要广泛的机器学习专业知识或训练此类模型的资源。

因此，我们可以总结说 Embedding API 是一种机器学习 API，提供对预先训练的词嵌入的访问。词嵌入是词的向量表示，捕获词的含义以及与其他词的关系。它们允许实现 (NLP) 任务，例如语义搜索、情感分析和文本分类。

嵌入 API 很重要，因为它们使开发人员可以轻松访问最先进的 NLP 技术。过去，想要使用词嵌入的开发人员必须训练自己的模型。这是一个耗时且资源密集的过程。嵌入 API 使开发人员能够快速轻松地开始 NLP 任务，而无需拥有丰富的机器学习专业知识。

有许多可用的嵌入 API，包括：