作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
词嵌入（word embeddings）是自然语言处理领域中一个重要且基础的技术。其目的是通过机器学习的方式将文本中的单词或词组映射到一个连续向量空间上，使得相似单词在向量空间中处于紧密联系的位置，即使这些单词语义不同也能有一定意义上的区分。词嵌入的应用场景非常广泛，例如推荐系统、搜索引擎、信息检索、图像识别、文本分类、情感分析等，其后果也具有非常重要的社会价值。
本文将详细阐述词嵌入相关知识，并结合现有的工具实现一个简单的案例实践。
2.基本概念及术语说明
（1）词嵌入的含义
词嵌入是一个正态分布的高维稠密向量空间，其中每一个元素表示了某个词或者短语的特征。该向量空间中的任意两个点之间的距离越近，代表着它们的意义越接近；反之，则代表着意义差异越大。词嵌入的目的就是为了能够建立起一个相似性关系，从而让计算机能够更好地理解自然语言中的模式、结构和语义。
（2）词嵌入的生成方法
词嵌入主要由两步构成：
- 训练：根据语料库，利用统计概率模型对词汇-上下文（word-context）的共现矩阵进行建模，求出每个词的上下文表示（context embedding），并通过梯度下降法迭代优化模型参数，得到最终的词嵌入矩阵（word embedding）。
- 使用：输入一个新词或句子，首先用预训练好的词嵌入模型（如GloVe模型或Word2Vec模