Pytorch的torch.nn.embedding()如何实现词嵌入层
PyTorch词嵌入层实现torch.nn.embedding()模块将稀疏整型索引转换为稠密的向量表示,用于词嵌入。它采用整型索引输入,并将其映射到预定义的嵌入矩阵,该矩阵包含每个单词的向量表示。嵌入矩阵通常由训练好的语言模型或无监督词嵌入技术初始化。模块具有参数,包括词汇表大小、嵌入维度、填充索引、范数限制和是否根据单词频率缩放梯度。用法示例展示了如何使用该模块创建词嵌入层。该模块的优点包括高效、可定制和可扩展。然而,它的局限性包括嵌入矩阵的静态性、上下文无关性和词汇表大小受限。替代方案包括预训练的嵌