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在天然言語處理（NLP）範疇，向量是懂得跟處理言語數據的核心東西。向量表示容許我們將言語的複雜性轉化為打算機可能懂得跟操縱的數學情勢。 簡單來說，向量是一個包含多個數值的數組，這些數值在NLP中平日代表了辭彙的某種屬性或特徵。在NLP中，我們平日利用詞向量（word embeddings）來表示單個辭彙，而句子或文檔則可能經由過程組合詞向量來表示。 具體的來說，詞向量是低維空間的轆集表示，它們可能捕獲辭彙的語義跟句法信息。這些向量不是隨機產生的，而是經由過程練習模型，如神經網路，來進修辭彙在文本中的分布法則。這種進修方法讓向量中鄰近的辭彙在語義上也是類似的。 比方，在向量空間中，「國王」跟「王子」可能比「蘋果」跟「國王」在向量間隔上更瀕臨，因為它們在語義上有關聯。這種表示不只限於語義類似性，還包含語法特徵，如「複數」跟「雙數」情勢的詞向量平日是瀕臨的。 向量表示在NLP任務中至關重要，如感情分析、呆板翻譯、文本分類等。它們可能極大年夜地進步模型的機能，因為它們為模型供給了豐富的言語信息。 總結而言，NLP中的向量表示是一種富強的技巧，它使得打算性可能懂得跟處理天然言語。經由過程詞向量，我們可能捕獲辭彙的深層含義跟關係，為各種複雜的言語任務供給支撐。