Transformer里的词嵌入和Word2Vec有啥本质区别?为啥同一个词在不同句子里向量会变?

词嵌入(Word Embedding)是将离散的词语映射为低维连续向量,可捕捉语义和语法信息,是许多NLP任务的核心技术之一,也是Transformer等先进架构的初始输入形式,推动了NLP进步,使计算机能更好地理解和生成人类语言,在智能交互、信息检索、机器翻译等领域有广泛应用前景[^1][^2]。 在Transformer中的位置方面,输入层每个词通过嵌入层转换为向量,例如 embedding_dim 通常设为 512;输出层中,解码器输出的向量通过反向嵌入映射回词表概率,如 logits = decoder_output * embedding_matrix^T [^1]。 文本中的词汇在输入到词嵌入层之前,需先进行数字化表示,词嵌入层的目的是将文本中词汇的数字表示转变为向量表示,从而在高维空间捕捉文本词汇之间的关系。以下是一个构建Embedding类实现文本嵌入层的示例代码: ```python import torch import math import torch.nn as nn class Embeddings(nn.Module): def __init__(self, d_model, vocab): # d_model: 词嵌入的维度 # vocab: 词表的大小 super(Embeddings, self).__init__() # 定义Embedding层 self.lut = nn.Embedding(vocab, d_model) # 将参数传入类中 self.d_model = d_model def forward(self, x): # x: 代表输入进模型的文本通过词汇映射后的数字张量 return self.lut(x) * math.sqrt(self.d_model) d_model = 512 vocab = 1000 x = torch.LongTensor([[100, 2, 421, 508], [491, 998, 1, 221]]) # 创建了一个包含两个样本的输入张量,每个样本包含四个词汇索引。 emb = Embeddings(d_model, vocab) embr = emb(x) print("embr:", embr) print(embr.shape) # 打印嵌入后的张量和其形状。输出的形状应该是(2, 4, 512),表示有两个样本,每个样本有四个词汇,每个词汇映射到一个512维的向量 ``` 与Word2Vec相比,Transformer中的词嵌入具有上下文相关性动态、端到端学习(通常结合预训练任务)、能基于上下文动态调整处理多义词、通过位置编码包含位置信息、参数规模较大(嵌入层是模型的一部分)等特点;而Word2Vec上下文相关性是静态的,采用独立预训练(无监督),无法区分多义词,无位置信息,参数规模较小(仅词表大小 × 嵌入维度) [^1]。 Transformer词嵌入的核心革新在于上下文相关(Contextualized Embeddings),同一词在不同上下文中向量不同 [^1]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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