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→5.4 动态词嵌入（ ELMo）：
=='''相关技术与扩展'''==
=='''相关技术与扩展'''==
==='''5.1 GloVe（Global Vectors for Word Representation）'''===
==='''GloVe（Global Vectors for Word Representation）'''===
==== 背景： ====
==== 背景： ====
·支持线性类比关系，类似 Word2Vec（如“king - man + woman ≈ queen”）
·支持线性类比关系，类似 Word2Vec（如“king - man + woman ≈ queen”）
=== 5.2 FastText ===
=== FastText ===
==== 背景： ====
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应用场景广泛：在文本分类、命名实体识别、搜索排序、拼写纠错、推荐系统中广泛使用；
应用场景广泛：在文本分类、命名实体识别、搜索排序、拼写纠错、推荐系统中广泛使用；
=== 5.3 BERT 模型 ===
=== BERT 模型 ===
==== 背景： ====
==== 背景： ====
与 Word2Vec/GloVe 对比：Word2Vec/GloVe 生成的是固定词向量、语境无关，BERT 输出的是上下文相关的词表示，能捕捉复杂句法语义关系；
与 Word2Vec/GloVe 对比：Word2Vec/GloVe 生成的是固定词向量、语境无关，BERT 输出的是上下文相关的词表示，能捕捉复杂句法语义关系；
=== 5.4 动态词嵌入（ ELMo）： ===
=== 动态词嵌入（ ELMo）： ===
==== 背景： ====
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