了解语义语言模型

随着NLP技术的发展，能够训练出封装令牌之间语义关系的模型，这促使了强大的深度学习语言模型的出现。 这些模型的核心是将语言标记编码为矢量（多值数字数组），称为 嵌入。

矢量表示多维空间中的线条，描述沿多个轴的方向和距离。 总的来说，矢量描述路径从原点到终点的方向和距离。 语义上类似的标记应产生方向相似的向量，换句话说，它们指向同一方向。 举个简单的例子，假设标记的嵌入由包含三个元素的向量组成，例如：

- 4 ("dog"): [10,3,2]
- 5 ("bark"): [10,2,2]
- 8 ("cat"): [10,3,1]
- 9 ("meow"): [10,2,1]
- 10 ("skateboard"): [-3,3,2]

在三维空间中，这些向量如下所示：

“狗”和“小狗”的嵌入向量描述了一条沿几乎完全相同的方向的路径，这也与“猫”的方向相当相似。 “滑板”的嵌入向量则描述了一段截然不同的旅程方向。

我们在行业中使用的语言模型基于这些原则，但复杂性更大。 例如，使用的向量通常具有更多维度。 还可以通过多种方式计算给定标记集的相应嵌入。 不同的方法产生与自然语言处理模型不同的预测。

下图显示了大多数现代自然语言处理解决方案的通用视图。 原始文本的大型语料库被标记化，用于训练语言模型，该模型可以支持许多不同类型的自然语言处理任务。

用于文本分类的机器学习

另一种有用的文本分析技术是使用分类算法（如 逻辑回归）来训练机器学习模型，该模型基于一组已知的分类对文本进行分类。 此方法的常见应用是训练将文本分类为 正 或 负 的模型，以便执行 情绪分析 或 观点挖掘。

例如，请考虑以下餐厅评论，这些评论已标记为 0 （负）或 1 （正）：

- *The food and service were both great*: 1
- *A really terrible experience*: 0
- *Mmm! tasty food and a fun vibe*: 1
- *Slow service and substandard food*: 0

使用足够标记的评论，可以使用标记化文本作为 特征 和情绪（0 或 1） 标签来训练分类模型。 该模型将封装令牌与情感之间的关系。例如，包含类似"great"、"tasty"或"fun"等单词的评论更可能返回情感值1（正面），而包含单词如"terrible"、"slow"和"substandard"的评论则更可能返回0（负面）。