在自然语言处理（NLP）领域，特征提取和词嵌入是构建有效模型的关键步骤。特征提取涉及将文本数据转换为计算机能够处理的数值形式，而词嵌入则是将词汇映射到固定大小的向量空间中，以捕捉词汇之间的语义关系。本文将详细介绍这些技术及其应用。
特征提取是NLP中的一个基础步骤，它涉及到将原始文本转换为模型可以处理的特征。这一过程通常在文本清洗和标准化之后进行。特征提取的方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF和One-hot编码等。
词袋模型是一种简单直观的特征提取方法，它将每个文档视为一个包含所有词汇的集合。例如，如果想要分析疫情期间的负面推文，每条推文就是一个文档。在生成词袋之前，通常会进行清洗、词干提取、词形还原等预处理步骤。然后，生成一个包含所有词汇的集合，用于后续的模型训练。
例如，句子“足球比赛中最好的部分是铲球”可以被转换为一个词汇集合{‘铲球’, ‘最好’, ‘部分’, ‘足球’}。这种表示方法可以捕捉文档中词汇的出现次数，形成文档-词汇矩阵，进而通过余弦相似度等方法计算文档间的相似性。
词袋模型的一个主要问题是它将所有词汇视为同等重要，但在实际文档中，某些词汇的出现频率会远高于其他词汇。例如，在关于梅西赢得美洲杯的新闻报道中，‘梅西’这个词会被频繁提及。TF-IDF方法通过计算词汇在文档中的频率（TF）和在所有文档中的频率（IDF）的比值，为每个词汇分配权重，从而突出显示文档中重要的词汇。
One-hot编码是另一种将文本转换为数值表示的方法。在这种方法中，每个词汇被视为一个类别，当文档中出现某个词汇时，在表格中为该词汇分配1，而其他词汇则分配0。这种方法类似于词袋模型，但每个词汇只在一个袋子中出现。
当词汇量较大时，One-hot编码的复杂度会急剧增加。因此，需要一种能够控制词汇表示大小的方法。词嵌入技术通过将词汇映射到固定大小的向量来实现这一点。这些向量不仅能够表示词汇的存在，还能够捕捉词汇之间的相似性和差异性。
Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入技术，它将词汇转换为向量。Word2Vec是一个两层神经网络，输入是文本语料库，输出是一组向量：特征向量代表语料库中的词汇。尽管Word2Vec不是一个深度神经网络，但它能够将文本转换为深度神经网络可以处理的无歧义形式。Word2Vec的目的是将相同词汇的向量聚集在一起，即在向量空间中找到数学上的相似性。
Word2Vec能够根据词汇的上下文生成向量，无需人工干预。给定足够的数据、使用情况和条件，Word2Vec可以基于词汇的先前出现情况，对词汇的含义做出最准确的预测。这种预测可以用来形成词汇组合（例如，“大”即“large”对应“小”即“tiny”），或者根据主题对文本进行分组和分离。这些集合可以作为搜索、情感分析和推荐系统的基础，应用于科研、法律发现、电子商务和客户关系管理等领域。Word2Vec的结果是每个词汇都附带一个向量，可以嵌入到深度阅读网络中，或者简单地用来查找词汇之间的关系。