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首先举一个简单的例子：我爱吃饭。
如何将 “我爱吃饭” 这句话转化为可供神经网络输入的数值向量呢？
最传统的方法就是通过 one-hot 编码，用一维向量分别表示 “我”，“爱”，“吃”，“饭” 这四个字（token），它们分别被编码为:
- 我：[ 1 0 0 0 ]
- 爱：[ 0 1 0 0 ]
- 吃：[ 0 0 1 0 ]
- 饭：[ 0 0 0 1 ]
最终 “我爱吃饭” 这句话就被编码为一个特征矩阵，且这个矩阵唯一表示这句话。
但是 one-hot 编码存在较大的局限性：
- 每个 token 编码得到的维度大小必须与所有 token 的个数保持一致，有 n 个 token，向量维度就为 n，导致 token 数量较多时，出现维度爆炸模型无法正常训练。
- 由于特征矩阵中的数值大部分都为 0，最终得到的是稀疏向量，导致模型很难学习到对于结果预测真正有效的信息。
为了解决上述问题，Embedding（嵌入层）随之而来。Embedding，在某种程度上可以理解为，就是用来降维的，而降维的原理就是矩阵乘法。
1 降维
假设存在一个维度为 4 x 2 的系数矩阵：
- [ w1 w2 ]
- [ w3 w4 ]
- [ w5 w6 ]
- [ w7 w8 ]
“我爱吃饭” 对应 onehot 编码得到的稀疏特征矩阵（4 x 4）经过 Embedding 层后得到一个维度为 4 x 2 的稠密矩阵：
- [ y1 y2 ]
- [ y3 y4 ]
- [ y5 y6 ]
- [ y7 y8 ]
也就是说，经过 Embedding 层，一个维度为 4 x 4 的稀疏矩阵转化为了一个维度为 4 x 2 的稠密矩阵，做到了降维的同时丰富了特征。
2 特征扩充
目前大多数 token 的编码方法不采用 one-hot，而是采用字典（dictionary）或语料库（corpus）为每个token 分配一个唯一索引。例如存在一个字典/语料库：
| 他 | 0 |
| 我 | 1 |
| 爱 | 2 |
| 吃 | 3 |
| 你 | 4 |
| 饭 | 5 |
| ... | ... |
那么 “我爱吃饭” 就可以表示为一维向量 [ 1 2 3 5 ]，而 “他爱吃饭”表示为 [ 0 2 3 5 ]，“你爱吃饭” 表示为 [ 4 2 3 5 ]，可以明显地发现三者的特征向量过于相似了（即使它们的语义不同）。在这种情况下，Embedding 层可用于升维，将某些特征进行放大，或将一些相似特征区分开来。
同样假设存在一个维度为 4 x 8 的系数矩阵：
- [ w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 ]
- [ ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ]
- [ ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ]
- [ ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ]
“我爱吃饭“ 通过 Embedding 层后得到新的维度为 1 x 8 的特征矩阵：
- [ y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 ]
最终，4 个特征转化为了 8 个特征，扩大了特征之间的相似性。
3 公式
众所周知，基础神经网络模型可以大致表示为：
y = w * x + b
w 表示参数矩阵；b 表示偏置（bias）或 y 轴上的截距。根据激活函数的不同输出 y 大致上分为两种：
- 输入 x --> 对应输出 ( 0.9 )，通过设定的阈值得到标签 1；而对应输出 ( 0.4 )，通过设定的阈值得到标签 0，这种情况适用于二分类。
- 输入 x --> 对应输出 ( 0.1, 0.4, 0.9 )，选择最大值所对应的索引作为标签值输出，如 0.9 对应索引 2，这种情况适用于二分类及多分类。
同理，在某种程度上可以将 Embedding 过程可以理解为下列公式：
Y = W * X
W 表示系数矩阵；X 表示初始特征向量/矩阵；Y 则表示经过 Embedding 后得到的稠密矩阵。
4 预训练模型和微调
目前热门预训练模型如 transformer，bert，gpt 等，之所以被称为预训练模型，是因为它们事先从大规模数据集中训练好了系数矩阵 W，我们可以直接在自己的任务中调用该模型，以更高的效率得到更为精确的特征向量矩阵，而无需自己从头开始训练得到系数矩阵 W。
同样，当我们的任务所采用的数据集与预训练模型不一致时，将其在自己的数据集上进行微调，从而得到更符合自己任务的系数矩阵 W，为下游分类任务做铺垫。
