拜爾招聘攻略：掌握必備的AI面試題庫資源本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。一、單選題1.在自然語言處理中，以下哪項技術(shù)主要用于識別文本中的實(shí)體？A.詞嵌入（WordEmbedding）B.主題模型（TopicModeling）C.命名實(shí)體識別（NamedEntityRecognition）D.句法分析（SyntacticParsing）2.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹（DecisionTree）B.支持向量機(jī)（SupportVectorMachine）C.K-均值聚類（K-MeansClustering）D.邏輯回歸（LogisticRegression）3.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種方法常用于防止過擬合？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）B.正則化（Regularization）C.批歸一化（BatchNormalization）D.以上都是4.以下哪個是常用的注意力機(jī)制（AttentionMechanism）的類型？A.自注意力（Self-Attention）B.交叉注意力（Cross-Attention）C.卷積注意力（ConvolutionalAttention）D.以上都是5.在生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中，以下哪個是生成器的目標(biāo)函數(shù)？A.最大化生成數(shù)據(jù)的似然性B.最小化生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)的差異C.最小化生成數(shù)據(jù)的似然性D.最大化生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)的差異二、多選題6.以下哪些是常用的文本預(yù)處理方法？A.分詞（Tokenization）B.停用詞移除（StopWordRemoval）C.詞干提取（Stemming）D.詞形還原（Lemmatization）7.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估中，以下哪些指標(biāo)是常用的？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.精確率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）8.以下哪些是深度學(xué)習(xí)常用的優(yōu)化器？A.梯度下降（GradientDescent）B.Adam優(yōu)化器（AdamOptimizer）C.RMSprop優(yōu)化器（RMSpropOptimizer）D.隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent）9.在自然語言處理中，以下哪些是常用的情感分析方法？A.樸素貝葉斯（NaiveBayes）B.支持向量機(jī)（SupportVectorMachine）C.深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM、BERT）D.主題模型（TopicModeling）10.以下哪些是常用的圖像處理技術(shù)？A.圖像增強(qiáng)（ImageEnhancement）B.圖像分割（ImageSegmentation）C.圖像識別（ImageRecognition）D.圖像重建（ImageReconstruction）三、判斷題11.詞嵌入（WordEmbedding）可以將詞語映射到高維空間中的向量。（×）12.決策樹（DecisionTree）是一種非參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（√）13.在生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中，生成器和判別器是相互競爭的。（√）14.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）主要用于提取圖像中的特征。（×）15.批歸一化（BatchNormalization）可以提高模型的訓(xùn)練速度。（√）四、簡答題16.請簡述詞嵌入（WordEmbedding）的概念及其作用。17.請簡述過擬合（Overfitting）的概念及其解決方法。18.請簡述生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本原理及其應(yīng)用場景。19.請簡述注意力機(jī)制（AttentionMechanism）的概念及其在自然語言處理中的應(yīng)用。20.請簡述圖像分割（ImageSegmentation）的概念及其常用方法。五、編程題21.請編寫一個簡單的詞嵌入模型，使用Skip-gram模型進(jìn)行訓(xùn)練，并展示如何使用該模型進(jìn)行詞語相似度計算。22.請編寫一個簡單的圖像分類模型，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行訓(xùn)練，并展示如何使用該模型進(jìn)行圖像分類。23.請編寫一個簡單的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），使用PyTorch框架進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并展示如何生成新的圖像。24.請編寫一個簡單的注意力機(jī)制模型，使用Transformer進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并展示如何使用該模型進(jìn)行文本分類。25.請編寫一個簡單的圖像分割模型，使用U-Net進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并展示如何使用該模型進(jìn)行圖像分割。六、論述題26.請論述詞嵌入（WordEmbedding）在自然語言處理中的重要性及其應(yīng)用。27.請論述生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在生成任務(wù)中的優(yōu)勢及其面臨的挑戰(zhàn)。28.請論述注意力機(jī)制（AttentionMechanism）在自然語言處理和圖像處理中的應(yīng)用及其效果。29.請論述圖像分割（ImageSegmentation）在計算機(jī)視覺中的重要性及其應(yīng)用。30.請論述深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用前景及其面臨的挑戰(zhàn)。---答案與解析一、單選題1.C.命名實(shí)體識別（NamedEntityRecognition）解析：命名實(shí)體識別是自然語言處理中用于識別文本中的實(shí)體（如人名、地名、組織名等）的技術(shù)。2.C.K-均值聚類（K-MeansClustering）解析：K-均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，而其他選項都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。3.D.以上都是解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化和批歸一化都是防止過擬合的常用方法。4.D.以上都是解析：自注意力、交叉注意力和卷積注意力都是常用的注意力機(jī)制類型。5.A.最大化生成數(shù)據(jù)的似然性解析：生成器的目標(biāo)函數(shù)是最大化生成數(shù)據(jù)的似然性，以使生成數(shù)據(jù)盡可能接近真實(shí)數(shù)據(jù)。二、多選題6.A.分詞（Tokenization）、B.停用詞移除（StopWordRemoval）、C.詞干提?。⊿temming）、D.詞形還原（Lemmatization）解析：這些都是常用的文本預(yù)處理方法。7.A.準(zhǔn)確率（Accuracy）、B.精確率（Precision）、C.召回率（Recall）、D.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）解析：這些都是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)。8.A.梯度下降（GradientDescent）、B.Adam優(yōu)化器（AdamOptimizer）、C.RMSprop優(yōu)化器（RMSpropOptimizer）、D.隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent）解析：這些都是深度學(xué)習(xí)常用的優(yōu)化器。9.A.樸素貝葉斯（NaiveBayes）、B.支持向量機(jī)（SupportVectorMachine）、C.深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM、BERT）解析：這些都是常用的情感分析方法。主題模型主要用于發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中的隱藏主題。10.A.圖像增強(qiáng)（ImageEnhancement）、B.圖像分割（ImageSegmentation）、C.圖像識別（ImageRecognition）解析：圖像重建不是常用的圖像處理技術(shù)。三、判斷題11.×解析：詞嵌入（WordEmbedding）可以將詞語映射到高維空間中的向量，而不是低維空間。12.√解析：決策樹（DecisionTree）是一種非參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。13.√解析：在生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中，生成器和判別器是相互競爭的。14.×解析：注意力機(jī)制（AttentionMechanism）主要用于提取序列數(shù)據(jù)中的特征，而不是圖像數(shù)據(jù)。15.√解析：批歸一化（BatchNormalization）可以提高模型的訓(xùn)練速度。四、簡答題16.詞嵌入（WordEmbedding）是一種將詞語映射到高維空間中的向量的技術(shù)。它的作用是將詞語轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示，使得機(jī)器可以更好地理解和處理文本數(shù)據(jù)。通過詞嵌入，詞語在向量空間中的位置可以反映它們之間的語義關(guān)系，從而提高自然語言處理任務(wù)的性能。17.過擬合（Overfitting）是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。解決過擬合的方法包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化、Dropout、早停等。18.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種由生成器和判別器組成的框架。生成器的目標(biāo)函數(shù)是最大化生成數(shù)據(jù)的似然性，而判別器的目標(biāo)函數(shù)是最小化生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)的差異。通過這種對抗訓(xùn)練，生成器可以生成越來越逼真的數(shù)據(jù)。GAN的應(yīng)用場景包括圖像生成、圖像修復(fù)、圖像超分辨率等。19.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）是一種用于提取序列數(shù)據(jù)中重要特征的技術(shù)。它通過學(xué)習(xí)一個權(quán)重分布，使得模型可以關(guān)注輸入序列中的不同部分。注意力機(jī)制在自然語言處理中的應(yīng)用包括機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析等。20.圖像分割（ImageSegmentation）是將圖像劃分為多個子區(qū)域的過程，每個子區(qū)域具有相似的特征。常用的圖像分割方法包括閾值分割、區(qū)域分割、邊緣分割、基于模型的分割等。五、編程題21.請編寫一個簡單的詞嵌入模型，使用Skip-gram模型進(jìn)行訓(xùn)練，并展示如何使用該模型進(jìn)行詞語相似度計算。```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchtext.dataimportField,BucketIteratorfromtorchtext.datasetsimportIMDb定義Skip-gram模型classSkipGram(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim):super(SkipGram,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.output=nn.Linear(embedding_dim,vocab_size)self.log_softmax=nn.LogSoftmax(dim=1)defforward(self,context,target):embed_context=self.embedding(context)output=self.output(embed_context)returnself.log_softmax(output,target)加載數(shù)據(jù)TEXT=Field(tokenize='spacy',lower=True)train_data,_=IMDb.splits(TEXT)構(gòu)建詞匯表TEXT.build_vocab(train_data,max_size=10000,vectors='glove.6B.100d')數(shù)據(jù)加載器BATCH_SIZE=64train_iterator=BucketIterator(train_data,batch_size=BATCH_SIZE,sort=False)初始化模型EMBEDDING_DIM=100model=SkipGram(len(TEXT.vocab.stoi),EMBEDDING_DIM)損失函數(shù)和優(yōu)化器criterion=nn.NLLLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)訓(xùn)練模型N_EPOCHS=5forepochinrange(N_EPOCHS):forbatchintrain_iterator:context,target=batch.text,batch.labeloptimizer.zero_grad()output=model(context,target)loss=criterion(output,target)loss.backward()optimizer.step()print(f'Epoch:{epoch+1}/{N_EPOCHS},Loss:{loss.item()}')詞語相似度計算defcalculate_similarity(word1,word2):embed1=model.embedding(torch.tensor(TEXT.vocab.stoi[word1]))embed2=model.embedding(torch.tensor(TEXT.vocab.stoi[word2]))similarity=torch.cosine_similarity(embed1,embed2)returnsimilarityprint(calculate_similarity('good','great'))```22.請編寫一個簡單的圖像分類模型，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行訓(xùn)練，并展示如何使用該模型進(jìn)行圖像分類。```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader定義CNN模型classCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,padding=1)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.fc1=nn.Linear(641616,512)self.fc2=nn.Linear(512,10)self.relu=nn.ReLU()defforward(self,x):x=self.pool(self.relu(self.conv1(x)))x=self.pool(self.relu(self.conv2(x)))x=x.view(-1,641616)x=self.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx數(shù)據(jù)預(yù)處理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])加載數(shù)據(jù)集train_dataset=datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)test_dataset=datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True,transform=transform)數(shù)據(jù)加載器train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)test_loader=DataLoader(test_dataset,batch_size=64,shuffle=False)初始化模型model=CNN()損失函數(shù)和優(yōu)化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)訓(xùn)練模型N_EPOCHS=10forepochinrange(N_EPOCHS):fori,(images,labels)inenumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()outputs=model(images)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()if(i+1)%100==0:print(f'Epoch[{epoch+1}/{N_EPOCHS}],Step[{i+1}/{len(train_loader)}],Loss:{loss.item():.4f}')測試模型model.eval()withtorch.no_grad():correct=0total=0forimages,labelsintest_loader:outputs=model(images)_,predicted=torch.max(outputs.data,1)total+=labels.size(0)correct+=(predicted==labels).sum().item()print(f'Accuracyofthemodelonthe10000testimages:{100correct/total}%')```23.請編寫一個簡單的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），使用PyTorch框架進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并展示如何生成新的圖像。```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader定義生成器classGenerator(nn.Module):def__init__(self,noise_dim,img_dim):super(Generator,self).__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(noise_dim,256),nn.LeakyReLU(0.2),nn.BatchNorm1d(256),nn.Linear(256,512),nn.LeakyReLU(0.2),nn.BatchNorm1d(512),nn.Linear(512,1024),nn.LeakyReLU(0.2),nn.BatchNorm1d(1024),nn.Linear(1024,img_dim),nn.Tanh())defforward(self,z):returnself.model(z)定義判別器classDiscriminator(nn.Module):def__init__(self,img_dim):super(Discriminator,self).__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(img_dim,512),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(512,256),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(256,1),nn.Sigmoid())defforward(self,img):returnself.model(img)數(shù)據(jù)預(yù)處理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))])加載數(shù)據(jù)集mnist=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)data_loader=DataLoader(mnist,batch_size=64,shuffle=True)初始化模型NOISE_DIM=100IMG_DIM=2828generator=Generator(NOISE_DIM,IMG_DIM)discriminator=Discriminator(IMG_DIM)損失函數(shù)和優(yōu)化器criterion=nn.BCELoss()optimizer_G=optim.Adam(generator.parameters(),lr=0.0002)optimizer_D=optim.Adam(discriminator.parameters(),lr=0.0002)訓(xùn)練模型N_EPOCHS=50forepochinrange(N_EPOCHS):fori,(images,_)inenumerate(data_loader):real_images=images.view(-1,IMG_DIM)real_labels=torch.ones(images.size(0),1)fake_labels=torch.zeros(images.size(0),1)訓(xùn)練判別器optimizer_D.zero_grad()real_outputs=discriminator(real_images)real_loss=criterion(real_outputs,real_labels)real_loss.backward()z=torch.randn(images.size(0),NOISE_DIM)fake_images=generator(z)fake_outputs=discriminator(fake_images.detach())fake_loss=criterion(fake_outputs,fake_labels)fake_loss.backward()optimizer_D.step()訓(xùn)練生成器optimizer_G.zero_grad()fake_outputs=discriminator(fake_images)gen_loss=criterion(fake_outputs,real_labels)gen_loss.backward()optimizer_G.step()if(i+1)%100==0:print(f'Epoch[{epoch+1}/{N_EPOCHS}],Step[{i+1}/{len(data_loader)}],DLoss:{real_loss.item()+fake_loss.item():.4f},GLoss:{gen_loss.item():.4f}')生成新圖像defgenerate_images(generator,num_images=10):z=torch.randn(num_images,NOISE_DIM)fake_images=generator(z)fake_images=fake_images.view(-1,28,28)returnfake_imagesgenerated_images=generate_images(generator,num_images=10)forimgingenerated_images:plt.imshow(img,cmap='gray')plt.show()```24.請編寫一個簡單的注意力機(jī)制模型，使用Transformer進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并展示如何使用該模型進(jìn)行文本分類。```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchtext.dataimportField,BucketIteratorfromtorchtext.datasetsimportIMDB定義Transformer模型classTransformer(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,num_heads,num_layers,output_dim):super(Transformer,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.positional_encoding=self.positional_encoding(embedding_dim)self.transformer=nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=embedding_dim,nhead=num_heads),num_layers=num_layers)self.fc=nn.Linear(embedding_dim,output_dim)defpositional_encoding(self,d_model,max_len=5000):pe=torch.zeros(max_len,d_model)position=torch.arange(0,max_len,dtype=torch.float).unsqueeze(1)div_term=torch.exp(torch.arange(0,d_model,2).float()(-torch.log(torch.tensor(10000.0))/d_model))pe[:,0::2]=torch.sin(positiondiv_term)pe[:,1::2]=torch.cos(positiondiv_term)pe=pe.unsqueeze(0).transpose(0,1)returnpedefforward(self,src):src=self.embedding(src)+self.positional_encoding[:src.size(0),:].to(src.device)transformer_output=self.transformer(src)output=self.fc(transformer_output.mean(dim=0))returnoutput加載數(shù)據(jù)TEXT=Field(tokenize='spacy',lower=True)train_data,_=IMDB.splits(TEXT)構(gòu)建詞匯表TEXT.build_vocab(train_data,max_size=10000,vectors='glove.6B.100d')數(shù)據(jù)加載器BATCH_SIZE=64train_iterator=BucketIterator(train_data,batch_size=BATCH_SIZE,sort=False)初始化模型EMBEDDING_DIM=100NUM_HEADS=8NUM_LAYERS=6OUTPUT_DIM=2model=Transformer(len(TEXT.vocab.stoi),EMBEDDING_DIM,NUM_HEADS,NUM_LAYERS,OUTPUT_DIM)損失函數(shù)和優(yōu)化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)訓(xùn)練模型N_EPOCHS=5forepochinrange(N_EPOCHS):forbatchintrain_iterator:src=batch.texttarget=batch.labeloptimizer.zero_grad()output=model(src)loss=criterion(output,target)loss.backward()optimizer.step()print(f'Epoch:{epoch+1}/{N_EPOCHS},Loss:{loss.item()}')測試模型defclassify_text(text):src=torch.tensor(TEXT.vocab.stoi[text.split()],dtype=torch.long).unsqueeze(0)output=model(src)_,predicted=torch.max(output,1)returnpredicted.item()print(classify_text("Thismovieisgreat!"))```25.請編寫一個簡單的圖像分割模型，使用U-Net進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并展示如何使用該模型進(jìn)行圖像分割。```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotasplt定義U-Net模型classUNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(UNet,self).__init__()self.inc=double_conv(1,64)self.down1=down(64,128)self.down2=down(128,256)self.down3=down(256,512)self.down4=down(512,1024)self.up1=up(1024,512)self.up2=up(512,256)self.up3=up(256,128)self.up4=up(128,64)self.outc=out_conv(64,num_classes)defforward(self,x):x1=self.inc(x)x2=self.down1(x1)x3=self.down2(x2)x4=self.down3(x3)x5=self.down4(x4)x=self.up1(x5,x4)x=self.up2(x,x3)x=self.up3(x,x2)x=self.up4(x,x1)x=self.outc(x)returnx雙卷積層defdouble_conv(in_ch,out_ch):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch,out_ch,3,padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(out_ch,out_ch,3,padding=1),nn.ReLU(inplace=True))下采樣層defdown(in_ch,out_ch):returnnn.Sequential(nn.MaxPool2d(2),double_conv(in_ch,out_ch))上采樣層defup(in_ch,out_ch):returnnn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(in_ch,out_ch//2,2,stride=2),double_conv(out_ch//2,out_ch))輸出卷積層defout_conv(in_ch,out_ch):returnnn.Conv2d(in_ch,out_ch,1)數(shù)據(jù)預(yù)處理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])加載數(shù)據(jù)集mnist=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)data_loader=DataLoader(mnist,batch_size=64,shuffle=True)初始化模型NUM_CLASSES=10model=UNet(NUM_CLASSES)損失函數(shù)和優(yōu)化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)訓(xùn)練模型N_EPOCHS=10forepochinrange(N_EPOCHS):fori,(images,labels)inenumerate(data_loader):optimizer.zero_grad()outputs=model(images)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()if(i+1)%100==0:print(f'Epoch[{epoch+1}/{N_EPOCHS}],Step[{i+1}/{len(data_loader)}],Loss:{loss.item():.4f}')測試模型defsegment_image(model,image):model.eval()withtorch.no_grad():output=model(image)_,predicted=torch.max(output,1)returnpredicted.squeeze()顯示分割結(jié)果image,label=mnist[0]segmented_image=segment_image(model,image.unsqueeze(0))plt.imshow(segmented_image,cmap='gray')plt.show()```六、論述題26.請論述詞嵌入（WordEmbedding）在自然語言處理中的重要性及其應(yīng)用。詞嵌入（WordEmbedding）是一種將詞語映射到高維空間中的向量的技術(shù)。它在自然語言處理中的重要性體現(xiàn)在以下幾個方面：-語義表示：詞嵌入可以將詞語轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示，使得機(jī)器可以更好地理解和處理文本數(shù)據(jù)。通過詞嵌入，詞語在向量空間中的位置可以反映它們之間的語義關(guān)系，從而提高自然語言處理任務(wù)的性能。-降維：詞嵌入可以將高維的詞語表示降維到低維的空間，從而減少計算復(fù)雜度和存儲需求。-泛化能力：詞嵌入可以捕捉詞語之間的共現(xiàn)關(guān)系，從而提高模型的泛化能力。詞嵌入在自然語言處理中的應(yīng)用包括：-文本分類