【NLP学习其三】在学习什么是嵌入之前，你应该了解什么是词语表征
在了解什么是嵌入（embeddings）之前，我们需要先搞清楚一个词语在NLP中是如何被表示的
注：本次不涉及任何具体算法，只是单纯对概念的理解
词汇表征
One-Hot
词汇的表示方法有很多，最有名的肯定是独热编码（One-Hot ）了。因为不是重点，所以下面只简单介绍一下
废话不多说，上图！
假设我们有10000个词，Man位于第5391个，Woman位于9853，如果想要唯一表示这些词怎么办？
我们可以根据词的总量创建一个n行一列的矩阵，在某个词出现的地方标注为1，其余都用0填充，这样就可以唯一表示某个词了（如上图中的Man），这就是One-Hot编码的基本原理
为什么它常常被提到？可能因为比较好理解吧
但One-Hot其实有很多问题的，例如：
- 数据量大了就炸了
- 词与词之间没有关联性
关于第二个缺点这里单独说明一下
设想你已经有一个训练好的语言模型，可以预测句子下一个词是什么，如：
我想喝可口（）#模型会判断出完整句子为“我想喝可口可乐”
但是换一下
我想喝百事（）#这时候你的模型可能不知道“百事”与“可口”之间的联系，自然它不会输出“我想喝百事可乐”的结果
这种情况我们称为泛化性差。
那么想要提高泛化性，我们势必要获得词语之间的关系
一种自然的思路就是增加维度
高维词语表征
这里为什么不说一种具体的方法呢？因为我还是想从举例入手，避免一步太大扯着蛋
废话不多说，还是上图
我们还是沿用之前的例子，只是这里我们加入了Apple和CS两个新词
这次试试用特征化的表示方法来表示这些词，因此，我们的学习对象从词的唯一表示变成了词的特征
例如，我们想知道这些词语与性别（gender）这个特征之间的关系
因为Man和Woman本质上就是性别的指代，这两个词应该最接近性别（gender）特征，所以我们假设男人的性别值是-1，女人的是1。
King和男人是非常相关的则可设为-0.95，Queen则与女人非常相关，可设为0.97，Apple和CS则与性别没什么关系，这显然是符合我们认知的。
注意：这里的数字只是为了说明相关性，不是由某种计算得出的（暂时不是），你也可以把King设成-0.91
图中其余特征表示原理类似
又如游戏（Game）与CS这个词相关性大，因此CS的数值为0.98，而其余的就很低，表明他们与游戏这个特征没什么关系
那么好了，现在我们把特征扩展到500个
也就是说，我们有了500个维度去衡量一个词语
此时右边出现了一些由数值构成的奇怪阵列（你在看glove之类的模型时经常会看见这种东西）
现在，我们还是用一个矩阵表示一个词，这个矩阵的大小为500行1列，由某个词的特征构成从而具有唯一性
由此，Man就可以表示为e_5391,同理可以表示其他词汇
因此，高维表示会比One-Hot有更好的泛化能力。
这种用300维的特征去表示一个词语的方法就称为嵌入（embeddings），至于为什么叫嵌入，我猜可能与高维图像的表示有关，类似于一种嵌套。