知识图谱学习——词向量相关

1、Glove（Global Vectors for Word representation）:基于全局词频统计的词表达工具，把单词表达成一个由实数组成的向量。

2、word2vec  是Google研究团队里的Tomas Mikolov等人于2013年的《Distributed Representations ofWords and Phrases and their Compositionality》以及后续的《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》两篇文章中提出的一种高效训练词向量的模型，基本出发点和Distributed representation类似:上下文相似的两个词，它们的词向量也应该相似，比如香蕉和梨在句子中可能经常出现在相同的上下文中，因此这两个词的表示向量应该就比较相似。

word2vec的基本思想：

句子之中相近的词之间是有联系的，比如今天后面经常出现上午、下午。所以它的基本思想就是用词来预测词。（准确的说，word2vec仍然是一种编码方式，将一个个的词给编码成向量，但是被他编码而成的向量并不是随便生成的，而是能够体现这些单词之间的关系（如相似性等））

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 Numpy & pandas

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tokenization就是通常所说的分词，分出的每一个词语我们把它称为token。

4、cls_token的作用：
cls_token与图像无关。它是随机生成的，不基于图像内容，因此可以避免对sequence中某个特定token的偏向性。
cls_token 对所有其他token上的信息做汇聚（全局特征聚合），cls_token（第0个token）使用固定的位置编码能够避免输出受到位置编码的干扰。(本段为CSDN博主「gltangwq」的原创文章,
原文链接：https://blog.csdn.net/gltangwq/article/details/124950935)

5、多头注意力机制：拥有多套QKV训练出多个特征