本文主要是介绍第N2周：Embeddingbag与Embedding详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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>- **🍖 原作者：[K同学啊 | 接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**词嵌入是一种用于自然语言处理 (NLP) 的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。
上一篇提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。
Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入（word embedding）的工具，它们将离散的词汇映射到低维的连续向量空间中，使得词汇之间的语义关系能够在向量空间中得到体现。
1. Embedding详解
Embedding是PyTorch中最基本的词嵌入操作，TensorFlow中也有相同的函数，功能是一样。它将每个离散的词汇映射到一个低维的连续向量空间中，并且保持了词汇之间的语义关系。在PyTorch中，Embedding的输入是一个整数张量，每个整数都代表着一个词汇的索引，输出是一个浮点型的张量，每个浮点数都代表着对应词汇的词嵌入向量。
嵌入层使用随机权重初始化，并将学习数据集中所有词的嵌入。它是一个灵活的层，可以以各种方式使用，如：
●它可以用作深度学习模型的一部分，其中嵌入与模型本身一起被学习。
●它可以用于加载训练好的词嵌入模型。
嵌入层被定义为网络的第一个隐藏层。
2. EmbeddingBag详解
EmbeddingBag是在Embedding基础上进一步优化的工具，它可以直接处理不定长的句子，并且可以计算句子中所有词汇的词嵌入向量的均值或总和。在PyTorch中，EmbeddingBag的输入是一个整数张量和一个偏移量张量，每个整数都代表着一个词汇的索引，偏移量则表示句子中每个词汇的位置，输出是一个浮点型的张量，每个浮点数都代表着对应句子的词嵌入向量的均值或总和。
下面是用Embedding、EmbeddingBag测试的案例
import torch
import torch.nn.functional as F
import jieba
import torch.nn as nntexts = ['比较直观的编码方式是采用上面提到的字典序列。例如，对于一个有三个类别的问题，可以用1、2和3分别表示这三个类别。但是，这种编码方式存在一个问题，就是模型可能会错误地认为不同类别之间存在一些顺序或距离关系，而实际上这些关系可能是不存在的或者不具有实际意义的。为了避免这种问题，引入了one-hot编码（也称独热编码）。one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。这样，每个类别之间就是相互独立的，不存在顺序或距离关系。例如，对于三个类别的情况，可以使用如下的one-hot编码']# 使用结巴分词
tokenized_texts = [list(jieba.cut(text)) for text in texts]
# 构建词汇表
word_index = {}
index_word = {}
# 枚举分词结果，将序列填入索引
for i, word in enumerate(set([word for text in tokenized_texts for word in text])):word_index[word] = iindex_word[i] = word# 将文本转化为整数序列
sequences = [[word_index[word] for word in text] for text in tokenized_texts]# 获取词汇表大小
vocab_size = len(word_index)# 将整数序列转化为one-hot编码one_hot_results = torch.zeros(len(texts), vocab_size)
for i, seq in enumerate(sequences):one_hot_results[i, seq] = 1print("词汇表：")
print(word_index)
print("\n 文本：")
print(texts)
print("\n 分词结果：")
print(tokenized_texts)
print("\n 文本序列：")
print(sequences)
print("\n One-hot 编码：")
print(one_hot_results)##############Embedding 转换词嵌入量########################
embedding_dim = 4 # 迁入向量的维度
embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
input_sequence1 = torch.tensor(sequences, dtype=torch.long)
embedding_sequence1 = embedding(input_sequence1)
print("\n embedding 编码：")
print(embedding_sequence1)
####################################################EmbeddingBag 转换词嵌入量########################
embedding_dim = 4 # 迁入向量的维度
embedding_bag = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embedding_dim, mode='mean')
input_sequence2 = torch.tensor(sequences, dtype=torch.long)
embedding_sequence1 = embedding_bag(input_sequence2)
print("\n embedding 编码：")
print(embedding_sequence1)
######################################这篇关于第N2周：Embeddingbag与Embedding详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
