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自然语言处理初期发展历程

早期：离散表示

        one-hot（只表达“有/无”，语义完全丢失）→ n-gram（局部上下文，但高维稀疏）→ TF-IDF（考虑词频与权重，但不能表达词关联），可见，缺点非常明显，达不到要求

过渡：分布式思想萌芽

       LSA等降维尝试，引入“词语义空间”思想，但非神经网络。
突破：神经网络分布式表示

NNLM（深度学习自动学语义嵌入，训练慢）
word2vec（极大提高训练效率与质量，催生“词嵌入”大潮流）

主流趋势

       低维、稠密、有语义的词向量成为自然语言理解基础，后续BERT等“上下文相关词向量”技术，是word2vec之后更高阶的语义学习。
       理念从“词级one-hot”→“全局加权”→“上下文分布”→“深度学习自学表示”。

小结

       one-hot、n-gram、TF-IDF：简单直观，但稀疏、高维、语义弱。
分布式表示、NNLM、word2vec：低维稠密，语义能力强，推动深度学习NLP大发展。
     从one-hot到word2vec，是NLP词表示从“人工特征”到“自动语义学习”的质变。

发展过程中，案例展示

一,one-hot

基本的语意:

对文本的表示:

优缺点:

二、TF-IDF

基础公式描述

公式表达: 

优缺点分析； 

三、N-gram

基础语法表达:

优缺点: 

语言模型: 

离散表示:

四、分布式

表示方法表示:

优缺点:

共现矩阵的表达方式

表达方式:

表达案例: 

优缺点: 

公式展现 

实现代码 

技术实现优缺点: 

五、NNLAM

样本案例:

公式: 

优缺点: 

六、word2vec

案例和算法图

二次方的概率: 

 

PCA实现二维可视化 

 

优缺点