AGV与快速门联动控制：工业自动化物流无人化关键方案
2026/8/24 12:43:24
本文主要介绍一下 torch.nn.Embedding词嵌入过程。因为使用one-hot矩阵表示，在词汇表很长的情况会有很多0的 稀疏矩阵，所以使用稠密矩阵维度会降低很多，也能利用0的空间。这里讲这个的主要目的是给词嵌入过程一个清晰的变换过程，因为很多书讲这个的时候容易混淆概念，导致理解混乱。token我们一般只的是一个词，看代码或者一些说明的时候容易把句子和词表达混淆。
词向量，一行表示一个句子，每个数字代表在词汇表中的索引 shape 2 x 2 词汇表 shape 4 x 3 每行代表一个词，用三维数据表示 通过将索引替换后变成 2 x 2 x 3 |
下面给出一个比较具体的例子
1 样本数据
| 样本1 | 我爱你 |
| 样本2 | 你也爱我 |
2 构建词汇表
词汇表我们可以按照拼音简单排序(如果是用python 的sorted函数，那么使用的是unicode排序)。
[ ’ ‘，’爱‘，’你‘，’我‘、’也‘ ] 索引： 0， 1， 2， 3， 4 |
这里我在词汇表里面加了一个空字符。
3 样本转换成词矩阵
| 样本1 | 我爱你 | [3，1，2] |
| 样本2 | 你也爱我 | [2，4，1，3] |
4 标准化
我们假设允许句子最长为5，那么词矩阵可以在长度不足情况下添加0补齐
| 样本1 | 我爱你 | [3，1，2，0，0] |
| 样本2 | 你也爱我 | [2，4，1，3，0] |
这里搞成这个样子的原因是pytorch里面神经网络都是基于矩阵运算的。长度不一样估计不好处理，第2步' '对应0的用意是防止0造成意义干扰。如果不加会变成下面这样：
[ ’爱‘，’你‘，’我‘、’也‘ ] 索引： 0， 1， 2， 3 |
| 样本1 | 我爱你 | [2，0，1] |
| 样本2 | 你也爱我 | [1，3，0，2] |
填充0后会造成歧义，当然这里只是我发现的一个问题，想了这么一个处理办法。
| 样本1 | 我爱你 | [2，0，1，0，0] （我爱你爱爱） |
| 样本2 | 你也爱我 | [1，3，0，2，0] （你也爱我爱） |
5 确定词嵌入形状
这里词汇表长度是5，词嵌入矩阵input_size=5+1=6,假设我们想输出两个维度的词嵌入向量，我们可以设转换矩阵为(第一列是索引，实际上不需要存储，系数也是随便初始化的，方便演示)：
| 0 | 0.1 | 0.9 |
| 1 | 0.2 | 0.6 |
| 2 | 0.5 | 0.5 |
| 3 | 0.6 | 0.3 |
| 4 | 0.8 | 0.2 |
| 5 | 0.9 | 0.1 |
6 查找嵌入表
这里以样本1 [3，1，2，0，0] 为例子
| 3 | [ 0.6，0.3 ] |
| 1 | [ 0.2，0.6 ] |
| 2 | [ 0.5，0.5 ] |
| 0 | [ 0.1，0.1 ] |
| 0 | [ 0.1，0.1 ] |
样本1 就变成了[ [ 0.6，0.3 ]，[ 0.2，0.6 ]，[ 0.5，0.5 ]，[ 0.1，0.1 ]，[ 0.1，0.1 ]]
样本2也同样的方式处理，输出为 2 x 5 x 2