1. 背景
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）成为了研究热点之一。在NLP中，词向量作为文本预处理的重要一环，对于后续的分类、聚类、语义分析等任务有着至关重要的作用。
2. 传统的词向量表示方法
传统的词向量表示方法主要包括One-hot编码和TF-IDF。
（1）One-hot编码：将每个单词表示为一个独热向量，其中只有一个元素为1，其他元素为0。虽然该方法简单高效，但不足之处在于无法处理相似词汇与上下文的语义关系。（2）TF-IDF：通过统计单词在文本中出现的频率，再加以权重计算得到每个单词的词频统计。虽然TF-IDF考虑了文本中单词的出现频率、出现次数的多少，但是也不足以描述单词的语义关系。
3. 基于神经网络的词嵌入表示方法
为了避免传统的表示方法的不足，近年来基于神经网络的词嵌入表示方法应运而生，其中应用最为广泛的是Word2Vec和GloVe。
（1）Word2Vec：该方法的核心思想为通过神经网络将单词映射为低维稠密向量的方式，以此得到单词的词向量表示。Word2Vec有两种模型，分别是CBOW和Skip-Gram模型。 CBOW模型的输入是前后文的单词，输出是中心词，而Skip-Gram模型的输入是中心词，输出是前后文的单词。这两种模型的训练是分别基于多层感知器和单层线性模型实现的。而在模型的训练过程中，可以使用负采样或层次softmax加速训练。（2）GloVe：该方法通过对全局词汇共现矩阵进行分解，在低维向量空间中表征单词与上下文的语义关系。GloVe方法与Word2Vec的区别在于，它将单词和上下文的频率信息都考虑进了模型，同时也用到了全局的词汇统计信息。
4. 词向量应用
词向量的应用非常广泛，例如文本分类、命名实体识别、问答、文本生成等任务，都需要用到词向量作为输入或输出。除此之外，在搜索引擎、文本推荐、广告推荐等领域中，也广泛应用了词向量。
5. 总结
可以明显地看到，基于神经网络的词嵌入表示方法相较于传统的方法，在维持表示的简洁性的同时，大大提高了词向量的语义表达质量，更好地刻画了单词与上下文的语义关系，为后续的自然语言处理任务提供了更为有效的基础。
深度学习网络中的词向量训练