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前言
在构建高效的自然语言处理模型时，Embedding层是不可或缺的组成部分。它不仅可以帮助我们捕获词汇之间的语义关系，还能提高模型的性能。在本篇博客中，我们将详细介绍Embedding层的基本原理、使用方法以及它在深度学习框架中的实现，帮助你更好地理解和应用这一技术。
一、为什么要引入Embedding层
你是否曾经遇到过这样的问题：在处理大量文本数据时，如何有效地表示词汇或短语？传统的独热编码（One-Hot Encoding）方法存在哪些局限性？Embedding层又是如何解决这些问题的？接下来，我们将一起探讨Embedding层的工作原理及其在自然语言处理中的应用。
传统的onehot编码的局限性在于：
1.维度过高且稀疏：当词库（或特征集合）很大时，独热编码会生成一个维度极高的向量，其中大部分元素为0，只有对应特征位置的元素为1。这种高维且稀疏的表示方式不仅占用大量的存储空间，而且在后续的计算中会导致计算成本显著增加。
2.丢失了单词间的语义关系：独热编码仅根据单词在词库中的索引位置进行编码，没有考虑到单词之间的语义关系。
3.对词汇数量的敏感度：独热编码的维度与词库的大小直接相关。如果词库中的单词数量增加，那么编码的维度也会相应增加，这会导致上述的维度过高和稀疏性问题进一步加剧。
4.无法处理未知单词：如果在测试或应用阶段遇到了一个训练阶段中未曾出现过的单词（即未知单词），那么独热编码将无法为其生成一个有效的表示向量，因为该单词在词库中没有对应的索引位置。
随着语料库越来越大，在处理大规模这些文本数据或需要捕捉单词间语义关系时，one hot编码的局限性变得尤为突出。为了克服这些局限性，人们发展出了如词嵌入 等更先进的文本表示方法。
而且，在大语言模型盛行的今天，Embedding层仍然是不可或缺的一部分，它在表示文本内容、增强模型性能以及解决长文本输入问题等方面发挥着重要作用。
二、Embedding层是怎么发挥作用的？
在这里我以经典的Word2Vec为例子。简单介绍一下Word2Vec，它是一个将单词表示为向量的的词向量学习方法。有两种实现方式，分别是CBOW和Skip-Gram模型。
方便起见，这里以CBOW举例子了。他的思想是这样的：给出目标单词周围的词，预测目标单词。就比如一句话原本的语句是“我爱你”，后来把“爱”遮住，使用CBOW预测出“我”和“你”之间的单词是什么。
网络结构如图所示：（输入下面的两个方块是周围单词，映射下面的方块是低维、稠密的词向量表示，输出下面的方块表示用softmax得出的得分）
CBOW做的是输入矩阵（即周围单词的矩阵表示）与一个输入单词权重矩阵 W i n W_{in} Win（也称嵌入矩阵）做矩阵相乘。这样就把输入变成了低维稠密的单词向量的形式，然后把这个单词向量表示进行softmax输出，取概率最大的单词。
本文章是为了介绍Embedding层，简单起见，所以我们聚焦于一个其中一个周围单词和
W
i
n
W_{in}
Win矩阵乘积的情况。
如果单词的输入矩阵用one hot向量表示。我们那么这个过程就变成了一下情况
输入单词向量形状是1 * 1000000，
W
i
n
W_{in}
Win的形状是1000000 * 100，最终得到 1 * 100的低纬稠密向量。
这个过程有一个问题，矩阵相乘的时间复杂度是1 * 1000000 * 100 = 100000000。这个过程需要这么大的计算量。
但是，如果仔细观察的话，我们做的知识把第i行的元素提取出来而已。
为了解决这个问题，我们引入Embedding层，做的就是把 W i n W_{in} Win的某一行提取出来。
- Embedding层的作用：一个 可以抽取单词id对应的行(向量) 的层。
- 还有一个说法也比较贴切，Embedding是一个简单的查找表。
三、感受Embedding的强大
引入Embedding层之后，这样问题就简单了。
考虑更复杂的一种情况，输入是100 * 1000000(输入100个单词，用每个单词用1000000维onehot表示)的情况，要把它压缩成100 * 100的矩阵。
原本的计算是这样的。
计算量是100 * 1000000 * 1000000=100000000000000。看数字可能感觉不够明显，翻译成中文就是10万亿。更何况语料库更加庞大的今天，可以说如果使用传统方法计算量简直是天文数字，根本不可以实现。
但是如今有了Embedding的方法，就简单多了。
我们要做的无非就是根据单词对应的序号从
W
i
n
W_in
Win中选出100行而已。
计算量=100 * 100 = 10000。（第一个100是输入的单词数，第二个100是
W
i
n
W_{in}
Win的100的纬度）
这样就把一个上面不可能解决的问题变成了一个很简单的取数问题。
简直爽爆了！
四、为什么理解Embedding的底层原理？
现如今，深度学习的框架十分方便，只要输入文本对应的整数索引（也称为类别索引或token索引），使用nn.Embedding(input)，自动就转化成了想要的token(分词或单词)的低纬稠密表示。
但是我们不能知其然不知其所以然。虽然框架很方便，实际工作中光会调用接口是远远不够的。
了解Embedding的底层原理有助于你更深入地理解模型是如何工作的，在某些情况下，你可能需要自定义Embedding层的实现，以适应特定的任务或数据，从而进一步提高模型的运行效率。
总之，尽管深度学习框架提供了方便的接口来实现Embedding层，但学习其底层原理仍然是非常重要的。这不仅可以帮助你更好地理解模型的工作原理，还可以提高你的技术能力和创新能力
总结
在本文中，我们深入探讨了Embedding层的底层实现。我们了解到Embedding层在深度学习中扮演着将离散索引映射为连续向量空间的重要角色，
通过对Embedding层底层实现的解析，我们不难发现其高效性和灵活性的关键。使用嵌入矩阵作为查找表，Embedding层能够快速地根据索引返回对应的嵌入向量，而无需进行复杂的计算。同时，嵌入向量的维度可以根据任务需求进行灵活调整，以适应不同的应用场景。
最后，我想强调的是，Embedding层只是深度学习中的一个组成部分，它的作用和价值需要与其他网络层相结合才能充分发挥。因此，在学习和使用Embedding层时，我们需要深入理解其背后的原理和实现细节，并结合具体任务和数据集进行实践和调整。
标签：NLP,细说,矩阵,1000000,单词,Embedding,100,向量 From： https://blog.csdn.net/weixin_46034279/article/details/139506745