3.2 词向量表示（Word Embedding）

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3.2 词向量表示（Word Embedding）第三章：自然语言处理（NLP）基础领域 - 3.2 词向量表示（Word Embedding）详解引言在人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域，近年来涌现出了以Transformer架构为核心的大型预训练模型，如BERT、GPT系列、LLaMA等。这些模型在各种NLP任务中取得了前所未有的突破，极大地推动了AI技术的发展。然而，尽管大模型功能强大，但其基石仍然离不开对自然语言的理解和表示。词向量表示（Word Embedding），作为将词语转化为计算机可理解的数值向量的关键技术，在NLP领域中扮演着至关重要的角色，即使在大模型时代，词向量表示依然是理解语言、构建智能系统的基础。 3.2.