2. 向量表示与预处理
文档摘要
向量表示与预处理\n\n> 深入探讨文本向量化技术的核心原理和实现方法，为向量检索提供基础支撑。\n\n## 2.1 词嵌入技术基础\n\n### 词嵌入的概念与意义\n\n词嵌入是将离散的词语转换为连续向量空间中的点，实现语义的数学化表示：\n\n- 语义映射：将词语的语义关系转换为向量空间中的几何关系\n- 降维表示：将高维稀疏的one-hot编码压缩为低维稠密向量\n- 相似性计算：通过向量运算量化词语间的语义相似度\n\n### 主流词嵌入技术对比\n\n| 技术方案 | 维度大小 | 训练数据 | 特点 | 适用场景 |\n|----------|----------|----------|------|----------|\n| Word2Vec | 100-300 |
2. 向量表示与预处理\n\n> 深入探讨文本向量化技术的核心原理和实现方法，为向量检索提供基础支撑。\n\n## 2.1 词嵌入技术基础\n\n### 词嵌入的概念与意义\n\n词嵌入是将离散的词语转换为连续向量空间中的点，实现语义的数学化表示：\n\n- 语义映射：将词语的语义关系转换为向量空间中的几何关系\n- 降维表示：将高维稀疏的one-hot编码压缩为低维稠密向量\n- 相似性计算：通过向量运算量化词语间的语义相似度\n\n### 主流词嵌入技术对比\n\n| 技术方案 | 维度大小 | 训练数据 | 特点 | 适用场景 |\n|----------|----------|----------|------|----------|\n| Word2Vec | 100-300 | 大规模语料 | 上下文相关 | 通用语义表示 |\n| GloVe | 100-300 | 统计矩阵 | 全局统计 | 语义相似度计算 |\n| FastText | 100-300 | 词形分解 | 处理OOV | 词汇分析 |\n| BERT | 768-1024 | 双向上下文 | 深度语义 | 高级NLP任务 |\n\n## 2.2 文本向量化方法\n\n### 基础向量化流程\n\n\n\n### 高级向量化技术\n\nTransformer-based Embedding：\n- 使用预训练模型如BERT、RoBERTa等\n- 捕获深层次语义信息\n- 支持上下文相关的词表示\n\nSentence Embedding：\n- 将整个句子编码为固定长度向量\n- 适用于语义相似度计算\n- 代表模型：Sentence-BERT、SimCSE
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