编码器如何将自然语言转换为向量表示？
2023-11-20 阅读 49
编码器是一种用于将自然语言转换为向量表示的模型。常见的编码器模型包括循环神经网络（RNN）和Transformer。
在RNN中，编码器通过逐个处理输入序列的单词或字符，并维护一个隐藏状态向量来捕捉序列的上下文信息。每个单词或字符经过RNN的处理后，都会产生一个对应的隐藏状态向量。最后，这些隐藏状态向量可以被用作整个输入序列的向量表示。
Transformer是一种基于自注意力机制的编码器模型。它不像RNN那样需要逐个处理输入序列，而是同时处理整个序列。Transformer将输入序列中的每个单词通过自注意力机制进行加权，得到一个上下文感知的表示。这些表示可以被用作整个输入序列的向量表示。
无论是RNN还是Transformer，编码器都能够将自然语言转换为固定维度的向量表示。这些向量表示可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译和文本生成等。
更新于 2023年11月20日
