机器学习中，Embedding 是什么概念？Embedding是玄学吗？

本文内容由ChatGPT 4.0 生成。

如���我有10万本书，对这些书做机器学习后分类。当我给出一本书后，系统能给我推荐出5本最相似的书。我应该怎么设计这个分类方法？我希望：embedding 维度为 50，每一维的概念是什么呢？

要创建一个系统，它能够在给出一本书时推荐五本最相似的书，你需要设计一个基于内容的推荐系统。下面是一个概要设计：

1. 数据预处理： o 首先，你需要从这10万本书中提取特征，例如书名、作者、出版年份、书籍描述、类别、标签等。 o 清理文本数据，移除停用词，进行词干提取或词形还原。 o 可能还需要进行一些实体识别（比如识别出作者、地点等）。
2. 特征表示（Embedding）： o 使用自然语言处理技术将每本书转换为一个50维的向量。这个向量（embedding）是书本内容的一种数值表示。 o 你可以使用TF-IDF、Word2Vec、BERT、Doc2Vec或其他预训练的语言模型来生成这些向量。 o 每一维代表文本中的某个抽象概念，这些概念通常是通过模型在学习过程中自动学到的，并不容易直观解释。例如，在Word2Vec中，某一维度可能与书本的某个主题相关，但是它的具体含义通常是模型内部的，不是事先定义的。
3. 相似性度量： o 为了找到最相似的书籍，你可以使用余弦相似度、欧几里得距离或曼哈顿距离等度量方法来比较书籍的embedding向量。 o 余弦相似度经常用于衡量文本数据的相似性，因为它考虑的是向量间的角度，而不是大小，适合衡量文本的语义相似性