TensorFlow深度学习实战（13）——神经嵌入详解

0. 前言

神经嵌入 (Neural Embedding) 是一种通过神经网络模型将离散的符号(如词语、字符、图像等)映射到低维连续向量空间中的技术。它属于更广泛的嵌入 (Embedding) 技术范畴，在深度学习中起着关键作用。神经嵌入通过在神经网络训练过程中学习到的向量表示，捕捉了输入数据的潜在特征和语义信息。

1. 神经嵌入简介

自 Word2Vec 和 GloVe 提出以来，词嵌入技术已经取得了多方向的发展。其中一种方向是将词嵌入应用于非词汇环境，也称为神经嵌入 (Neural Embedding) 。我们知道，词嵌入利用了分布假设，即出现在相似上下文中的词通常具有相似的含义，其中上下文通常是围绕目标词的一个固定大小(单词数量)的窗口。
神经嵌入的核心思想与之相似，即出现在相似上下文中的实体通常彼此密切相关。构建这些上下文的方式通常依赖于具体情况。接下来，我们将介绍两种基础且通用的技术，能够应用于多种用例。

1.1 Item2Vec

Item2Vec 嵌入模型最早由 Barkan 和