繼上文https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/82999906探討了embedding層的降維效果，時隔一個月，分享一下嵌入層在NPL領域的巨大作用。

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本文的發表建立在了解文本轉向量（如one-hot）的用法的前提上。

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首先，繼續假設我們有一句話，叫“公主很漂亮”，如果我們使用one-hot編碼，可能得到的編碼如下：

公 [0 0 0 0 1]
主 [0 0 0 1 0]
很 [0 0 1 0 0]
漂 [0 1 0 0 0]
亮 [1 0 0 0 0]
咋一眼看過似乎沒毛病，其實本來人家也沒毛病，或者假設咱們的詞袋更大一些

公 [0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
主 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
很 [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
漂 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
亮 [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
假設吧，就假設咱們的詞袋一共就10個字，則這一句話的編碼如上所示。

這樣的編碼，最大的好處就是，不管你是什么字，我們都能在一個一維的數組里用01給你表示出來。并且不同的字絕對不一樣，以致于一點重復都沒有，表達本征的能力極強。

但是，因為其完全獨立，其劣勢就出來了。表達關聯特征的能力幾乎為0！！！

我給你舉個例子，我們又有一句話“王妃很漂亮”

那么在這基礎上，我們可以把這句話表示為

王 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
妃 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]
很 [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
漂 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
亮 [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
從中文表示來看，我們一下就跟感覺到，王妃跟公主其實是有很大關系的，比如：公主是皇帝的女兒，王妃是皇帝的妃子，可以從“皇帝”這個詞進行關聯上；公主住在宮里，王妃住在宮里，可以從“宮里”這個詞關聯上；公主是女的，王妃也是女的，可以從“女”這個字關聯上。

但是呢，我們用了one-hot編碼，公主和王妃就變成了這樣：

公 [0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
主 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
王 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
妃 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]
你說，你要是不看前面的中文注解，你知道這四行向量有什么內部關系嗎？看不出來，那怎么辦？

既然，通過剛才的假設關聯，我們關聯出了“皇帝”、“宮里”和“女”三個詞，那我們嘗試這么去定義公主和王妃

公主一定是皇帝的女兒，我們假設她跟皇帝的關系相似度為1.0；公主從一出生就住在宮里，直到20歲才嫁到府上，活了80歲，我們假設她跟宮里的關系相似度為0.25；公主一定是女的，跟女的關系相似度為1.0；

王妃是皇帝的妃子，沒有親緣關系，但是有存在著某種關系，我們就假設她跟皇帝的關系相似度為0.6吧；妃子從20歲就住在宮里，活了80歲，我們假設她跟宮里的關系相似度為0.75；王妃一定是女的，跟女的關系相似度為1.0；

于是公主王妃四個字我們可以這么表示：

皇 宮
帝 里 女
公主 [ 1.0 0.25 1.0]
王妃 [ 0.6 0.75 1.0]
這樣我們就把公主和王妃兩個詞，跟皇帝、宮里、女這幾個字（特征）關聯起來了，我們可以認為：

公主=1.0 *皇帝 +0.25*宮里 +1.0*女

王妃=0.6 *皇帝 +0.75*宮里 +1.0*女

或者這樣，我們假設沒歌詞的每個字都是對等（注意：只是假設，為了方便解釋）：

皇 宮
帝 里 女
公 [ 0.5 0.125 0.5]
主 [ 0.5 0.125 0.5]
王 [ 0.3 0.375 0.5]
妃 [ 0.3 0.375 0.5]
這樣，我們就把一些詞甚至一個字，用三個特征給表征出來了。然后，我們把皇帝叫做特征（1），宮里叫做特征（2），女叫做特征（3），于是乎，我們就得出了公主和王妃的隱含特征關系：

王妃=公主的特征（1） * 0.6 +公主的特征（2） * 3 +公主的特征（3） * 1

于是乎，我們把文字的one-hot編碼，從稀疏態變成了密集態，并且讓相互獨立向量變成了有內在聯系的關系向量。

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所以，embedding層做了個什么呢？它把我們的稀疏矩陣，通過一些線性變換（在CNN中用全連接層進行轉換，也稱為查表操作），變成了一個密集矩陣，這個密集矩陣用了N（例子中N=3）個特征來表征所有的文字，在這個密集矩陣中，表象上代表著密集矩陣跟單個字的一一對應關系，實際上還蘊含了大量的字與字之間，詞與詞之間甚至句子與句子之間的內在關系（如：我們得出的王妃跟公主的關系）。他們之間的關系，用的是嵌入層學習來的參數進行表征。從稀疏矩陣到密集矩陣的過程，叫做embedding，很多人也把它叫做查表，因為他們之間也是一個一一映射的關系。

更重要的是，這種關系在反向傳播的過程中，是一直在更新的，因此能在多次epoch后，使得這個關系變成相對成熟，即：正確的表達整個語義以及各個語句之間的關系。這個成熟的關系，就是embedding層的所有權重參數。

Embedding是NPL領域最重要的發明之一，他把獨立的向量一下子就關聯起來了。這就相當于什么呢，相當于你是你爸的兒子，你爸是A的同事，B是A的兒子，似乎跟你是八竿子才打得著的關系。結果你一看B，是你的同桌。Embedding層就是用來發現這個秘密的武器。
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作者：羅大黑
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/84553940
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深入理解 Embedding层的本质的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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