文本嵌入，也稱為詞嵌入，是文本數據的高維、密集向量表示，可以測量不同文本之間的語義和句法相似性。它們通常是通過在大量文本數據上訓練 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等機器學習模型來創建的。這些模型能夠捕獲單詞和短語之間的復雜關系，包括語義、上下文，甚至語法的某些方面。這些嵌入可用于語義搜索等任務，其中文本片段根據含義或上下文的相似性進行排名，以及其他自然語言處理任務，如情感分析、文本分類和機器翻譯。

嵌入 API 的演變和出現

在自然語言處理（NLP）領域，文本嵌入從根本上改變了我們理解和處理語言數據的方式。通過將文本信息轉換為數字數據，文本嵌入促進了復雜的機器學習算法的開發，該算法能夠進行語義理解、上下文識別和更多基于語言的任務。在本文^[1]中，我們探討了文本嵌入的進展并討論了嵌入 API 的出現。

文本嵌入的起源

在NLP的早期階段，使用了one-hot編碼和詞袋（BoW）等簡單技術。然而，這些方法未能捕捉語言的上下文和語義的復雜性。每個單詞都被視為一個孤立的單元，不了解它與其他單詞的關系或其在不同上下文中的用法。

Word2Vec

2013 年 Google 推出的 Word2Vec 標志著 NLP 領域的重大飛躍。 Word2Vec 是一種使用神經網絡從大型文本語料庫中學習單詞關聯的算法。因此，它生成單詞的密集向量表示或嵌入，捕獲大量語義和句法信息。單詞的上下文含義可以通過高維空間中向量的接近程度來確定。

GloVe：用于單詞表示的全局向量

斯坦福大學的研究人員在 2014 年推出了 GloVe，進一步推進了詞嵌入的概念。GloVe 通過在整個語料庫中更全面地檢查統計信息來創建詞向量，從而在 Word2Vec 的基礎上進行了改進。通過考慮本地上下文窗口和全局語料庫統計數據，它可以實現更細致的語義理解。

基于 Transformer 的嵌入：BERT 及其變體

2017 年推出的 Transformer 架構通過引入注意力機制的概念，徹底改變了 NLP。隨后，谷歌于 2018 年發布的 BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示）提供了上下文相關的詞嵌入。 BERT 通過查看單詞前后的單詞來考慮單詞的完整上下文，這與上下文無關模型的 Word2Vec 和 GloVe 不同。自 BERT 發布以來，已經開發了多種變體和改進，例如 RoBERTa、GPT（生成式預訓練變壓器）等。

嵌入 API 的出現

最近，機器學習應用程序的增長推動了提供預訓練詞嵌入的 API（應用程序編程接口）的開發。這些 API 簡化了獲取詞嵌入的任務，讓開發人員能夠專注于構建應用程序。

例如 Google 的 TensorFlow Hub，它提供可以生成嵌入的預訓練模型。這些模型包括多種選項，從 Word2Vec 和 GloVe 到基于轉換器的模型（如 BERT）。同樣，Hugging Face 的 Transformers 庫提供了一種獲取預訓練 Transformer 嵌入的簡單方法。

此類 API 極大地民主化了最先進的 NLP 技術的獲取。開發人員可以將這些 API 集成到他們的應用程序中，以執行語義搜索、情感分析、文本分類等任務，而不需要廣泛的機器學習專業知識或訓練此類模型的資源。

因此，我們可以總結說 Embedding API 是一種機器學習 API，提供對預先訓練的詞嵌入的訪問。詞嵌入是詞的向量表示，捕獲詞的含義以及與其他詞的關系。它們允許實現 (NLP) 任務，例如語義搜索、情感分析和文本分類。

嵌入 API 很重要，因為它們使開發人員可以輕松訪問最先進的 NLP 技術。過去，想要使用詞嵌入的開發人員必須訓練自己的模型。這是一個耗時且資源密集的過程。嵌入 API 使開發人員能夠快速輕松地開始 NLP 任務，而無需擁有豐富的機器學習專業知識。

有許多可用的嵌入 API，包括：

• Google’s PaLM 2, textembedding-gecko@latest
• Google’s TensorFlow Hub
• Hugging Face’s Transformers library
• Stanford’s GloVe library
• CoVe (Contextual Vectors)
• FastText
• ELMo

這些 API 提供各種預先訓練的詞嵌入，包括 Word2Vec、GloVe 和基于 Transformer 的模型（如 BERT）。

當開發人員使用嵌入 API 時，他們首先需要選擇他們想要使用的預訓練模型。然后，API 將返回輸入文本中每個單詞的向量表示。然后可以使用向量表示來執行 NLP 任務。

使用嵌入 API 的好處

• 易于使用：嵌入 API 使開發人員可以輕松開始 NLP 任務。他們不需要任何機器學習方面的專業知識或資源來訓練自己的模型。
• 準確性：嵌入 API 為各種 NLP 任務提供高精度。這是因為他們接受了大型文本和代碼數據集的訓練。
• 可擴展性：嵌入 API 是可擴展的，因此它們可用于處理大量文本。

嵌入 API 是 NLP 任務的強大工具。它們使開發人員可以輕松訪問最先進的 NLP 技術并執行語義搜索、情感分析和文本分類等任務。隨著 NLP 領域的不斷發展，嵌入 API 將變得更加重要。

總結

自 NLP 出現以來，文本嵌入經歷了重大演變，每一次進步都讓我們更接近于有效模仿人類對語言的理解。隨著嵌入 API 的出現，這些強大的工具可供廣大開發人員使用，進一步加速了 NLP 應用程序的進步。

Reference