文本嵌入的經(jīng)典模型目前主要分為文本嵌入、詞嵌入和句子嵌入這三個部分，接下來我將為大家簡單的介紹這三個部分。

文本嵌入是自然語言處理領(lǐng)域中最重要的技術(shù)之一，它將文本數(shù)據(jù)映射到一個固定長度的向量空間中，并且保留了原始文本中的某些語義信息。在這個向量空間中，相似的文本會有相近的向量表示。

文本嵌入可以應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)，如情感分析、分類、翻譯等。當(dāng)前最流行的文本嵌入技術(shù)包括詞嵌入和句子嵌入。

詞嵌入，也稱為單詞嵌入，是將每個單詞映射到一個低維實數(shù)向量空間中的過程。該向量表示旨在捕捉單詞的含義和語法關(guān)系。常見的詞嵌入算法包括 Word2Vec和GloVe。

Word2Vec是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞嵌入算法，由 Google 在 2013 年發(fā)布。它通過學(xué)習(xí)單詞的上下文信息來生成單詞向量。具體來說，Word2Vec 有兩種模型：CBOW（連續(xù)詞袋）和 Skip Gram。CBOW 模型是根據(jù)上下文單詞預(yù)測中心詞，而 Skip Gram 則是根據(jù)中心詞預(yù)測周圍單詞。Word2Vec 通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，并可以在大規(guī)模語料庫上實現(xiàn)高效的訓(xùn)練。

而GloVe（Global Vectors for Word Representation）是另一種常用的詞嵌入算法，由斯坦福大學(xué)發(fā)布。與 Word2Vec 不同，GloVe 在生成單詞向量時考慮了全局統(tǒng)計信息。GloVe 是基于矩陣分解的算法，它可以將共現(xiàn)矩陣分解為兩個低秩矩陣的乘積，并使用這些矩陣來生成單詞向量。

句子嵌入是將整個句子映射到一個向量空間中的過程。相比于詞嵌入，句子嵌入需要考慮更多的語義和上下文信息。常見的句子嵌入算法包括 Doc2Vec 和 InferSent。

Doc2Vec 是由 Tomas Mikolov 提出的一種擴(kuò)展版本的 Word2Vec 算法，它不僅可以生成單詞向量，還可以生成段落或文檔級別的向量。Doc2Vec 包含兩種模型：DM（分布式記憶）和 DBOW（分布式袋）。DM 模型類似于Skip Gram 模型，它同時將上下文單詞和段落標(biāo)識符作為輸入，預(yù)測中心單詞。DBOW 模型則將段落標(biāo)識符作為輸入，預(yù)測段落中的隨機(jī)單詞。

InferSent 是由 Facebook AI Research 提出的一種基于雙向 LSTM 網(wǎng)絡(luò)的句子嵌入算法。它通過學(xué)習(xí)大量的自然語言推斷任務(wù)來生成句子嵌入向量。InferSent 可以將句子轉(zhuǎn)換為一個固定長度的向量，這個向量可以用于各種自然語言處理任務(wù)，如文本分類、情感分析等。

總的來說，文本嵌入技術(shù)已經(jīng)成為了自然語言處理中不可或缺的一環(huán)。通過將文本數(shù)據(jù)映射到向量空間中，我們可以更好地理解文本的含義和語義關(guān)系，從而更好地完成各種自然語言處理任務(wù)。而詞嵌入和句子嵌入則是目前最流行的文本嵌入技術(shù)之一，它們都有著廣泛的應(yīng)用場景和完備的理論支持。