自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。词嵌入技术作为NLP中的核心技术之一，通过将词语映射到高维向量空间中，有效捕捉了词语之间的语义关系。本文将深入探讨词嵌入技术的原理及其在文本分类任务中的应用。
词嵌入（Word Embedding）是将词语表示成高维向量空间中的一点，使得语义上相似的词语在向量空间中距离较近。常见的词嵌入技术包括：
Word2Vec是谷歌在2013年推出的一种词嵌入方法，包括连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）两种变体。CBOW通过上下文预测目标词，而Skip-gram则通过目标词预测上下文。Word2Vec利用神经网络技术，将词语映射到连续的向量空间中。
# 示例：使用Gensim库加载Word2Vec模型
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('word2vec_model')
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是由斯坦福大学在2014年提出的一种全局词嵌入方法。与Word2Vec相比，GloVe利用了全局语料库的统计信息，通过优化一个对数双线性回归模型来学习词向量。
# 示例：使用GloVe预训练模型
import numpy as np
embeddings = np.load('glove.6B.100d.npy')
文本分类是NLP中的一项基本任务，旨在将文本划分为预定义的类别。词嵌入技术为文本分类提供了有效的特征表示。以下是一些典型的应用场景：
通过将文本中的每个词语转换为词向量，可以计算整个文本的向量表示（如平均向量、TF-IDF加权向量等）。这些向量作为文本的特征输入到分类器中，如逻辑回归、支持向量机等。
在深度学习领域，词嵌入技术常用于构建卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等模型。这些模型能够自动学习文本的层次结构特征，并在文本分类任务中取得显著效果。
# 示例：使用Keras构建基于词嵌入的文本分类模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=sequence_length, weights=[embeddings]))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
词嵌入技术作为自然语言处理中的关键技术之一，在文本分类任务中发挥着重要作用。通过将词语表示为连续的向量空间中的点，词嵌入技术有效捕捉了词语之间的语义关系，为文本分类提供了丰富的特征表示。随着深度学习技术的发展，词嵌入技术在文本分类中的应用前景将更加广阔。