词嵌入

词嵌入技术起源于2000年。约书亚·本希奥等人在一系列论文中使用了神经概率语言模型（Neural probabilistic language models）使机器“习得词语的分布式表示（learning a distributed representation for words）”，从而达到将词语空间降维的目的。[9]罗维斯（Roweis）与索尔（Saul）在《科学》上发表了用局部线性嵌入（LLE）来学习高维数据结构的低维表示方法[10]。这个领域开始时稳步发展，在2010年后突飞猛进；一定程度上而言，这是因为这段时间里向量的质量与模型的训练速度有极大的突破。

词嵌入领域的分支繁多，有许多学者致力于其研究。2013年，谷歌一个托马斯·米科洛维（Tomas Mikolov）领导的团队发明了一套工具word2vec来进行词嵌入，训练向量空间模型的速度比以往的方法都快。[11]许多新兴的词嵌入基于人工神经网络，而不是过去的n元语法模型和非监督式学习。[12]

阿斯加里（Asgari）和莫夫拉德（Mofrad）提出了生物信息学中生物序列（DNA、RNA和蛋白质等）基于n元语法的词嵌入技术。[13]bio-vectors（BioVec）表示生物序列的统称，protein-vectors（ProtVec）表示蛋白质（氨基酸序列），gene-vectors（GeneVec）表示基因序列。BioVec在蛋白质组学与基因组学的深度学习中有广泛应用。他们提出的结果表明，BioVectors可描述生物化学与生物物理学意义下生物序列的基本模式。[13]

将词嵌入扩展到对句子或整个文本的嵌入后得到的结果称为Thought vectors。部分研究者期望用Thought vectors来提升机器翻译的质量。[14][15]

使用词嵌入技术的训练软件包括托马斯·米科洛维的Word2vec、斯坦福大学的GloVe[16]和Deeplearning4j。主成分分析（PCA）和t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）也可以用来对词语空间降维，并实现词嵌入的可视化与词义感应。[17]

• 自然语言处理
• 人工神经网络
• 概率模型