本文主要是介绍通俗理解向量：从One-hot 到词嵌入，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！
在NLP任务中，将文本转换为向量是一个必要的步骤，这个过程被称为词嵌入。
很多同学在学习过程中，对向量这一概念很模糊，或者无法理解：为什么要把一个单独的token，或者一个数字，在转换为复杂的向量呢？
为了说明这个问题，本文以One-hot编码为切入点，来理解数值转换为向量的作用。在之前介绍视觉分类模型时，曾多次介绍过该算法。
1、什么是 one-hot 编码
one-hot 编码用于将离散的数值转换为二进制向量。
这里有两个关键词，第一个是离散的分类，第二个是二进制向量。
什么是离散的分类呢？
假设我们现在有三个类别，分别是猫、狗、人，当然你也可以认为是3个token，都可以。
那这 3 个类别就是一种离散的分类：它们之间互相独立，不存在谁比谁大、谁比谁先的关系。
这就是离散分类。
再看下二进制向量。
向量我们都能理解，A = [1, 2, 3, 4] 这是一个一维数组，也可以称之为一维向量。
那么二进制向量，就是里面的数字都是二进制的，像是[0, 1, 0, 0]，因为在二进制里面，数字只有 0 和 1。
在搞清楚这两个概念之后，我们回到分类任务本身，需要对猫、狗、人这三个类别进行分类。
在神经网络中，需要一种数学表示方法，来表示猫、狗、人的分类。
我们最容易想到的，便是以 0 代表猫，以 1 代表狗，以 2 代表人这种简单且粗暴的方式。
那这样行不行呢？肯定不行。
因为一旦这样表示，以数学的运算逻辑，人（2） = 狗（1） + 狗（1）。
这样，在计算机眼里，一个人就等于两只狗，造成逻辑错乱了。
因此，需要有一种表示方法，在离散分类中，将互相独立的分类表示为互相独立的数字，使其不存在大小关系，也不存在可计算关系。
这就要用到 one-hot 编码了，也叫独热编码。
它就用二进制向量来表征这种离散的分类标签。
2、独热编码怎么做?
猫、狗、人三分类问题，我们可以很简单的将其进行如下的编码。
上表竖着看，黄色的代表是猫的编码 [1, 0, 0]，浅绿色代表的是狗的编码 [0, 1, 0]。
解释如下：如果一个类别标签是猫，那么猫对应的位置就是1，狗和人对应的位置就是0，得到一个编码[1, 0, 0]。
这样得到的编码都是独立的。
我们学过几何，在三维坐标系下，[1, 0, 0]、[0, 1, 0]和[0, 0, 1]这三个向量是互相垂直的，也就是互相正交独立。
他们之间欧式距离相等，这就解决了上面说的问题。
也不存在人=狗+狗的错误逻辑了。
3、词嵌入怎么做的
在大模型对文本进行处理之前，其中一个关键的预处理过程是将文本（token）转换为词嵌入向量。
一般而言，这时转换完的词嵌入向量是一个多维向量，并且每个维度都不是二进制（0或者1这么简单）。
所以，词嵌入向量与One-hot编码有着很大的区别。
区别在于，One-hot编码中只有一个位置的值为1，其余全为0。而在词嵌入向量中，包含了很多数值，每个数值具有不同的意思，代表token中的不同特征。
可以说，One-hot向量是词嵌入向量在数学表示上的一个特殊情况。
至于词嵌入该如何实现，如何更友好的理解词嵌入使用的动机和原理，可以关注《Transformer最后一公里》专栏，专栏里会详细拆解Transformer架构中用到的各种算法原理和使用动机。
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