分布式表示（Distributed Representation），在自然语言处理（NLP）和机器学习中，指的是一种将数据表示为向量形式的方法，其中每个维度都携带着有关数据的信息。这种表示方式与传统的独热编码（One-Hot Encoding）相对，后者为每个类别分配一个独立的维度，并将所有非目标类别的维度置为零。
以下是分布式表示的一些关键特点：
高维空间：
- 分布式表示通常位于高维空间中，每个维度都可能表示不同的特征或属性。
语义邻近性：
- 在分布式表示中，语义上相似或相关的项在向量空间中彼此接近，这有助于捕捉词义和上下文关系。
稀疏性与密集性：
- 独热编码是稀疏的，因为它只在一个维度上具有非零值。相比之下，分布式表示通常是密集的，因为多个维度可以同时携带信息。
参数共享：
- 在分布式表示中，相同的参数集（如嵌入矩阵）可以用于表示整个词汇表中的所有词。
泛化能力：
- 分布式表示提高了模型的泛化能力，因为它们可以捕捉到词汇之间的隐含关系和模式。
降维技术：
- 尽管分布式表示通常是高维的，但可以使用降维技术（如PCA、t-SNE）来可视化或进一步分析数据。
预训练模型：
- 许多分布式表示是通过在大型语料库上预训练模型获得的，例如Word2Vec、GloVe或BERT。
上下文无关与上下文相关：
- 某些分布式表示（如Word2Vec）生成与上下文无关的词向量，而其他模型（如BERT）生成与上下文相关的向量。
向量运算：
- 分布式表示允许执行向量运算，如向量加法和点积，这可以用于发现语义模式，例如“king” - “man” + “woman” ≈ “queen”。
可解释性：
- 分布式表示的某些方面可能具有直观的解释，例如，向量空间中的余弦相似度可以反映词义的相似性。
应用广泛：
- 分布式表示在NLP的许多领域都有应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
优化和学习：
- 分布式表示是通过优化任务特定的目标函数学习得到的，这些函数可能包括预测上下文词或最大化条件概率等。
分布式表示是现代NLP的基石之一，它使得机器学习模型能够更有效地处理和理解自然语言数据。
