南山网站建设公,咸宁网站建设,搜狗seo刷排名软件,佛山网站优化指导Self-attention#xff08;自注意力#xff09;和 Word2Vec 是两种不同的词嵌入技术#xff0c;用于将单词映射到低维向量空间。它们之间的区别#xff1a; Word2Vec#xff1a; Word2Vec 是一种传统的词嵌入#xff08;word embedding#xff09;方法#xff0c;旨在为…Self-attention自注意力和 Word2Vec 是两种不同的词嵌入技术用于将单词映射到低维向量空间。它们之间的区别 Word2Vec Word2Vec 是一种传统的词嵌入word embedding方法旨在为每个单词学习一个全局的向量表示。它通过分析大量文本数据将单词映射到一个连续的向量空间中使得相似的单词在向量空间中距离较近。Word2Vec 忽略了单词在不同上下文中的含义因此对于多义词例如“left”在不同语境中有不同含义只学习了一个表示。 Self-attention Self-attention 是一种用于序列数据的机制特别在 TransformerBERT, GPT模型中广泛应用。它允许模型根据输入序列的上下文动态调整不同元素的影响。Self-attention 考虑了每个输入元素与其他元素之间的关联度从而生成不同的表示。在自然语言处理中Self-attention 可以根据单词在句子中的上下文生成不同的表示contextual embedding解决了多义词的问题。
总之Word2Vec 是一种全局的词嵌入方法而Self-attention 允许根据上下文动态生成不同的表示更适合处理多义词和序列数据。
