第238章 澆灌(第1/4頁)

星期二的清晨，陽光透過斑駁的樹葉，灑在教室的課桌上，形成一片片光影。雲清、許文馨、於芳和凌靜四人結伴走進教室，她們輕聲交談著，臉上帶著晨起的朝氣。找到座位後，四人依次坐下，雲清把書包放在桌上，開始有條不紊地整理著課本和筆記。

就在這時，教室門口傳來一陣輕微的腳步聲，眾人抬頭望去，只見祁陽揹著書包走進了教室。祁陽身形挺拔，穿著一件簡單的白色t恤和藍色牛仔褲，整個人顯得陽光乾淨。他平日裡總是習慣坐在教室後座，可今天卻徑直朝著雲清的方向走來。

祁陽走到雲清的課桌旁，臉上帶著溫和的笑意，說道：“上次我給你補課，這次你得給我補課了，下課把你筆記給我看。”他的聲音不大，卻清晰地傳入每個人的耳中。

雲清微微一怔，隨即抬起頭，對上祁陽那雙明亮的眼睛，毫不猶豫地點點頭，“可以，你坐我旁邊吧。”說著，她伸手把旁邊課桌上的雜物往自己這邊挪了挪，給祁陽騰出位置。

許文馨坐在雲清的前面，此時她好奇地轉過頭，眼神在祁陽和雲清之間來回打量，嘴角微微上揚，露出一抹意味深長的笑容。於芳和凌靜也對視了一眼。

祁陽倒是沒有在意周圍人的目光，他大大方方地把書包放在桌上，坐了下來。坐定後，他微微側身，看向雲清，輕聲說道：“謝謝。”那笑容裡，帶著幾分親近，彷彿他們之間有著旁人所不知的默契。雲清回以一個淡淡的微笑，沒有說話，繼續整理著自己的東西。

上課鈴很快響起，老師走進教室，開始了今天的授課。雲清全神貫注地聽著課，手中的筆不時在筆記本上記錄著重點。祁陽也一改往日的慵懶，坐得筆直，眼睛緊緊盯著黑板，偶爾會偏頭看向雲清的筆記，眼神裡透著專注與認真。而坐在周圍的許文馨、於芳和凌靜，心思卻時不時地飄到這兩人身上。

“同學們，經過之前對自然語言處理基本概念和簡單工具的瞭解，今天我們要深入探討自然語言處理中的詞向量表示，這是讓計算機理解人類語言的關鍵一步。”

王教授拿起一支粉筆，轉身在黑板上寫下“詞向量”三個大字。“大家想想，我們日常使用的語言，像‘蘋果’‘快樂’這些詞彙，對於人類來說，它們有著明確的含義，我們可以輕易理解並運用。但計算機是如何理解這些詞彙的呢？這就需要將詞彙轉化為計算機能夠處理的數字形式，也就是詞向量。” 為了讓同學們有更直觀的感受，王教授舉了一個例子：“假設我們有一個簡單的句子‘我喜歡蘋果’，在計算機的世界裡，它無法直接理解‘喜歡’和‘蘋果’的意義。但如果我們把每個詞都用一組數字來表示，情況就不一樣了。”

接著，王教授詳細講解了詞向量的生成方式，比如基於統計的方法。“透過統計大量文字中詞彙的共現關係，我們可以構建一個詞向量空間。在這個空間裡，語義相近的詞，它們的向量在空間中的位置也會比較接近。” 她一邊說，一邊在黑板上畫了一個簡單的二維向量空間示意圖，上面標註了幾個常見詞彙的大致位置。“比如‘香蕉’和‘蘋果’，它們都屬於水果類，在這個向量空間裡，它們的向量就會靠得很近；而‘蘋果’和‘汽車’，由於語義相差較大，它們的向量位置就會相距很遠。”

隨後，王教授又介紹了更為先進的神經網路模型生成詞向量的方法，如word2Vec。“word2Vec模型有兩種主要的訓練方式，cbow（continuous bag - of - words）和Skip - Gram。cbow是透過上下文詞彙來預測目標詞彙，而Skip - Gram則相反，是透過目標詞彙來預測上下文詞彙。” 她在黑板上畫出了cbow和Skip - Gram的模型結構示意圖，仔細地講解每個