在自然语言处理(NLP)和词嵌入(word embeddings)中,像“king”和“queen”这样具有相似含义的单词在嵌入空间中会被映射到彼此相近的位置。词嵌入的基本原理是将词语转换为一个多维空间中的向量,这些向量能够捕捉到词与词之间的语义关系。具体来说,“king”和“queen”会在嵌入空间中彼此接近,主要是由于它们具有相似的语义特征,比如都是关于“王室成员”的概念,但它们也有一些关键的差异,例如性别的不同。
这种关系的背后,通常是基于以下几个原理:
向量数据库中,余弦距离和点积是计算两个向量相似度的常用方法。通过这两个度量,我们可以判断两个向量之间的"相似程度"或者它们的"关系"。接下来我会通过通俗的例子来解释它们的含义。