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自然语言处理23-NLP中关键步骤：句子嵌入的原理与应用，并通过多种形式实现

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理23-NLP中关键步骤：句子嵌入的原理与应用，并通过多种形式实现。句子嵌入是将句子映射到一个固定维度的向量表示形式，它在NLP中有着广泛的应用，也是词语输入到模型的构建一步。通过将句子转化为向量表示，可以使得计算机能够更好地理解和处理文本数据。本文采用多模型实现方式词嵌入，包括：Word2Vec 、Doc2Vec、BERT模型，将其应用于句子嵌入任务。这些预训练模型通过大规模的无监督学习从海量文本数据中学习到了丰富的语义信息，并能够产生高质量的句子嵌入。

目录

  1. 引言
  2. 项目背景与意义
  3. 句子嵌入基础
  4. 实现方式
    1. Word2Vec
    2. Doc2Vec
    3. BERT

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