最近点对在自然语言处理中的语义表示

21/25最近点对在自然语言处理中的语义表示第一部分Nearestneighborforsemanticrepresentation 2第二部分Measuringsemanticsimilaritywithnearestneighbor 4第三部分Nearestneighborinwordembeddingspace 8第四部分K-nearestneighborfortextclassification 10第五部分Contextualnearestneighborforsentenceencoding 14第六部分Nearestneighborforconceptcategorization 16第七部分Nearestneighborforinformationretrieval 19第八部分Nearestneighborforknowledgegraphcompletion 21

第一部分Nearestneighborforsemanticrepresentation最近点对在自然语言处理中的语义表示

简介

最近点对(NN)语义表示是一种通过比较文本嵌入的相似性来捕获语义信息的简单而有效的技术。它建立在这样的假设之上：语义上相似的单词或短语在嵌入空间中具有相似的向量表示。

方法

NN语义表示的工作原理如下：

1.文本嵌入：首先，将单词或短语转换为数字向量，称为嵌入。这些嵌入通常通过神经网络学习，可以捕获单词或短语的语义和语法信息。

2.最近点搜索：对于给定的查询嵌入，执行最近点搜索以找到嵌入空间中与之最相似的嵌入。相似性通常使用余弦相似度或欧几里德距离来衡量。

3.语义表示：最相似的嵌入集合构成了查询嵌入的语义表示。

优势

NN语义表示具有以下几个优点：

*简单有效：该技术简单易懂，而且在各种自然语言处理任务中都很有效。

*无监督：它不需要标注数据，因为嵌入是通过无监督学习过程获得的。

*可解释性：它允许通过最近点嵌入来理解语义表示。

应用

NN语义表示已被广泛应用于自然语言处理中的各种任务，包括：

文本分类：通过比较文档嵌入与类别的嵌入，可以将文档分类到不同的类别中。

语义相似性：通过计算文本嵌入之间的相似性，可以度量文本之间的语义相似性。

情感分析：通过比较文本嵌入与正面或负面情感的嵌入，可以对文本进行情感分析。

词义消歧：通过查找词语不同含义的嵌入之间的最近点，可以对词义进行消歧。

扩展

NN语义表示已经得到扩展，包括：

*加权最近点：为不同最近点的相似性分配不同的权重，以捕获语义细微差别。

*语境感知最近点：根据特定语境调整嵌入相似性，以改善语义表示的准确性。

*图神经网络：将NN语义表示与图神经网络相结合，以捕获文本结构中的语义信息。

局限性

尽管NN语义表示非常有用，但它也有一些局限性：

*语义漂移：随着新数据的引入，嵌入可能会随着时间的推移而发生变化，导致语义表示发生漂移。

*维度灾难：高维嵌入空间可能导致难以找到真正的最近点。

*语义细微差别的捕获：NN语义表示可能难以捕获语义上的细微差别。

结论

最近点对在自然语言处理中的语义表示是一种强大而灵活的技术，用于捕获文本的语义信息。它的简单性、有效性以及可解释性使其成为各种自然语言处理任务的实用选择。随着对NN语义表示的持续研究和发展，我们有望看到该技术在未来几年得到更广泛的应用。第二部分Measuringsemanticsimilaritywithnearestneighbor关键词关键要点语义相似性的概念

1.语义相似性是指两个概念或表达之间在意义上的接近程度。

2.与词语相似性不同，语义相似性考虑了概念之间的语义关系和深层含义。

3.测量语义相似性对于自然语言处理任务至关重要，例如信息检索、文本分类和机器翻译。

基于最近邻的方法

1.基于最近邻的方法通过识别与目标表达最相似的概念来衡量语义相似性。

2.这种方法将概念嵌入到一个向量空间内，并使用余弦相似度或欧几里得距离等度量来比较它们的相似性。

3.最近邻算法可以快速有效地计算语义相似性，并且不受语言结构和语法规则的限制。

词嵌入

1.词嵌入是将单词映射到低维连续向量的技术，这些向量捕捉单词的语义和句法信息。

2.诸如Word2Vec和GloVe等流行的词嵌入模型通过分析大规模语料库中的文本上下文来学习词嵌入。

3.词嵌入可以用于计算概念之间的语义相似性，同时考虑单词之间的语义关系和共现模式。

上下文表示

1.上下文表示考虑单词或表达在文本中的上下文来捕获它们的语义含义。

2.诸如ELMo和BERT等上下文表示模型利用深度学习技术从文本中学习词语和短语的语义表征。

3.上下文表示可以提高语义相似性计算的准确性，因为它能够识别单词在不同上下文中的细微差别。

多模态语义相似性

1.多模态语义相似性扩展了基于文本的语义相似性，涵盖了图像、音频和视频等其他模态。

2.多模态模型同时处理来自不同模态的信息，以获得对概念的更全面和多维的理解。

3.多模态语义相似性对于跨模态信息检索和生成任务至关重要。

应用和趋势

1.语义相似性测量广泛应用于自然语言处理任务，例如问答系统、情感分析和推荐系统。

2.近期趋势集中在利用Transformer架构、大规模预训练模型和多模态学习来提高语义相似性计算的准确性和效率。

3.未来研究方向包括探索高维语义空间、解决概念漂移问题以及提高跨语言语义相似性的能力。利用最近邻测量语义相似性

在自然语言处理中，语义相似性是衡量两个文本片段或单词之间的语义相关性的重要指标。最近邻法是用于测量语义相似性的一种简单而有效的技术。

原理

最近邻法假设语义相似的文本片段或单词在语义空间中彼此靠近。该方法通过将文本数据表示为词向量或嵌入向量，这些向量捕获了单词或片段的语义信息。

流程

1.向量化：将文本数据转换为词向量或嵌入向量。

2.最近邻搜索：对于给定的目标词向量或片段向量，在语义空间中查找其最近的邻接向量。

3.相似性度量：计算目标向量与其最近邻向量之间的相似性，例如余弦相似性或点积。

关键步骤

词向量表示：词向量表示是单词或短语的向量化表示，其中每个维度的值表示单词的特定语义特性。常见的词向量表示方法包括Word2Vec、GloVe和ELMo。

距离度量：距离度量用于测量词向量或片段向量之间的相似性。常见的距离度量包括余弦相似性、点积和欧几里得距离。

最近邻搜索：最近邻搜索算法用于在语义空间中查找给定向量的最近邻向量。常用的最近邻搜索算法包括k-近邻搜索和kd树。

应用

最近邻法在各种自然语言处理任务中得到广泛应用，包括：

*相似性搜索：检索与给定查询语义相似的文本片段或文档。

*语义分组：将文本数据分组到具有相似语义含义的类别中。

*文本分类：将文本文档分类到不同的语义类别中。

*机器翻译：识别在不同语言中具有相似语义的句子或短语。

优势

*简单性：最近邻法易于理解和实现。

*有效性：该方法对于大规模数据集是有效率的。

*灵活性：该方法可以与各种词向量表示和距离度量一起使用。

局限性

*稀疏性：语义空间中单词或片段向量之间可能存在稀疏性，这可能会影响最近邻搜索的结果。

*局部性：最近邻法仅考虑目标向量附近的语义信息，而忽略更远的语义关系。

*上下文依赖性：词向量的语义可能取决于单词或片段在文本中的上下文。

改进方法

最近邻法可以通过以下方法进行改进：

*加权最近邻：使用单词或片段的重要性和权重来影响相似性度量。

*局部敏感哈希：使用局部敏感哈希技术来加速最近邻搜索。

*语义哈希：使用语义哈希函数来将单词或片段映射到更具区别性的语义空间。

结论

最近邻法是一种有效且简单的技术，用于测量语义相似性。虽然它存在一些局限性，但它在各种自然语言处理任务中仍然得到广泛应用。通过结合改进方法和不断发展的语义技术，最近邻法有望在未来继续发挥重要作用。第三部分Nearestneighborinwordembeddingspace关键词关键要点【最近点邻域中的词嵌入空间】

1.近邻将一个词表示为其嵌入空间中的最近邻居集合，从而捕获其语义和语法信息。

2.近邻在文本分类和信息检索等各种自然语言处理任务中表现出很强的表示能力。

3.近邻可以提供有意义的解释，因为它允许用户查看单词及其相关的概念。

【基于词嵌入空间的单词相似度】

最近邻点在词嵌入空间中的语义表示

在自然语言处理(NLP)中，词嵌入是一种将单词映射到稠密向量空间的技术，每个向量表示单词的语义含义。最近邻技术提供了一种利用词嵌入空间来进行语义表示的方法。

最近邻点

最近邻点是指在词嵌入空间中与给定单词距离最近的点。通常使用余弦相似度或欧几里得距离来衡量单词向量之间的距离。

语义表示

通过查找给定单词的最近邻点，我们可以获得其语义表示。最近邻点通常代表具有类似语义含义的单词。例如，对于单词“苹果”，其最近邻点可能是“香蕉”、“橙子”和“梨”，这表明“苹果”与这些水果具有相似的语义含义。

最近邻点的类型

有两种主要的最近邻点类型：

*同义最近邻点：与给定单词具有相同或相似的含义的单词。

*类比最近邻点：与给定单词有类比关系的单词，例如“国王”和“皇后”。

最近邻点的应用

最近邻技术在NLP中有广泛的应用，包括：

*词义消歧：确定单词在特定上下文中具体含义。

*文本分类：将文档分配到预定义类别。

*信息检索：从文档集合中检索与查询相关的文档。

*机器翻译：将文本从一种语言翻译到另一种语言。

*命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名和组织名称。

优点和缺点

优点：

*简单且易于实现。

*可用于探索词嵌入空间中的语义关系。

*可以为各种NLP任务提供有用的语义表示。

缺点：

*受限于训练数据。

*可能不适用于稀有单词或词组。

*受单词顺序和其他语法因素的影响。

其他方法

除了最近邻技术之外，还有其他方法可以利用词嵌入空间进行语义表示，包括：

*聚类

*降维

*词云

结论

最近邻技术提供了利用词嵌入空间来进行语义表示的有效方法。它在各种NLP任务中具有广泛的应用，并提供了一种快速且简单的探索单词语义关系的方法。然而，它也有一些局限性，因此在应用中必须考虑这些局限性。第四部分K-nearestneighborfortextclassification关键词关键要点K-近邻文本分类

1.K-近邻(KNN)是一种机器学习算法，用于通过比较文本样本与已标记样本的相似性来对文本进行分类。

2.KNN的关键思想是，一个样本更有可能属于与其相似样本相同的类别。

3.在文本分类中，文本样本通常根据特征向量进行表示，这些特征向量可以包含词频、TF-IDF或其他文本表示技术。

相似性度量

1.在KNN中，相似性是根据文本样本特征向量之间的距离度量来计算的。

2.常用的相似性度量包括余弦相似度、欧几里德距离和杰卡德相似系数。

3.选择合适的相似性度量对于KNN分类器的性能至关重要。

最佳K值选择

1.KNN算法的性能取决于K值的选择。

2.最佳K值可以通过交叉验证或网格搜索等技术来确定。

3.最佳K值通常取决于数据集和具体的分类任务。

KNN的变体

1.KNN算法已扩展为支持各种变体，包括加权KNN、基于核的KNN和局部敏感哈希KNN。

2.这些变体可以提高KNN分类器的准确性或效率。

3.选择合适的KNN变体可以根据具体应用的需求进行。

在自然语言处理中的应用

1.KNN已成功应用于自然语言处理中的各种任务，包括文本分类、情感分析和机器翻译。

2.KNN的简单性和解释性使其成为处理文本数据时的有吸引力的选择。

3.结合其他技术，如特征选择和降维，可以进一步提高KNN在自然语言处理中的性能。

发展趋势

1.KNN正在与深度学习模型相结合，以开发混合方法，提高自然语言处理任务的性能。

2.研究正在探索使用图形表示和拓扑数据分析来增强KNN在文本分类中的相似性度量。

3.随着大数据和高性能计算的发展，KNN在大型文本数据集上的应用前景广阔。K-近邻在自然语言处理中的文本分类

简介

K-近邻（KNN）是一种非参数机器学习算法，广泛应用于自然语言处理（NLP）中的文本分类任务。它是一种基于实例的学习算法，通过与待分类文本相邻的k个最相似文本的标签来预测文本的类别。

原理

KNN算法的原理如下：

1.特征提取：从文本中提取特征，形成特征向量。

2.距离计算：计算待分类文本与训练集文本之间的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、余弦相似度和杰卡德相似度。

3.选择近邻：选择与待分类文本距离最近的k个文本。

4.类别预测：根据近邻文本的标签，通过投票或加权平均等方式预测待分类文本的类别。

优点

KNN算法在文本分类中具有以下优点：

*简单性和易于实现：KNN算法易于理解和实现，无需复杂的模型训练。

*对高维数据鲁棒：KNN算法对高维数据中的噪声和异常值具有鲁棒性。

*无参数假设：KNN算法不需要对数据分布做出任何假设。

*可解释性：KNN算法的预测结果易于解释，因为它们基于相似的文本。

缺点

KNN算法在文本分类中也存在以下缺点：

*计算成本高：计算每个文本与所有训练集文本之间的距离可能会很耗时。

*受数据规模影响：KNN算法的性能受训练集规模的影响。当训练集规模较大时，分类精度可能会下降。

*对参数敏感：KNN算法对k值和距离度量等参数的选择很敏感。

改进

为了克服KNN算法的缺点，研究人员提出了各种改进方法，包括：

*增量学习：通过逐步添加新文本来更新训练集，避免重新计算所有距离。

*局部敏感哈希：使用局部敏感哈希函数快速找到近邻。

*集成学习：将多个KNN分类器结合起来，提高性能。

应用

KNN算法广泛应用于NLP中的文本分类任务，包括：

*情感分析

*主题分类

*垃圾邮件过滤

*文档分类

具体案例

在文本分类任务中，可以使用KNN算法实现以下具体步骤：

1.预处理：对文本进行分词、词干提取和词性标注等预处理。

2.特征提取：使用词袋模型或TF-IDF等方法提取文本特征。

3.距离计算：计算文本之间的余弦相似度。

4.选择近邻：选择与待分类文本余弦相似度最高的k个文本。

5.类别预测：根据近邻文本的标签，通过投票的方式预测待分类文本的类别。

结论

KNN算法是一种简单而有效的文本分类算法，在自然语言处理中得到了广泛的应用。通过改进方法和参数优化，KNN算法的性能可以进一步提高。第五部分Contextualnearestneighborforsentenceencoding关键词关键要点【上下文最近邻句子编码】：

1.简介：上下文最近邻（CNN）是一种语义相似度计算方法，通过利用大规模语料库中上下文信息相似的句子来近似估计句子之间的语义相似度。

2.应用：CNN在自然语言处理任务中广泛应用，包括文本分类、文本相似度计算、问答系统等。

3.优点：CNN相比于传统的基于词向量的方法，具有以下优点：

-能够捕捉语义相似度，即使句子结构或单词顺序不同。

-编码句子时保留了丰富的上下文信息。

【基于记忆增强的神经网络的CNN编码】：

最近点对在自然语言处理中的语义表示：ContextualNearestNeighborforSentenceEncoding

摘要

ContextualNearestNeighbor(CNN)是一种通过最近点对编码句子语义表示的技术。它在各种自然语言处理（NLP）任务中展示出了出色的性能，包括文本分类、文本相似性和语义检索。

背景

对于NLP任务，获取准确的语义表示至关重要。传统的方法依赖于预先训练的词嵌入或上下文的独立编码器。然而，这些方法对于捕捉上下文中单词之间的细微差别可能不够敏感。

CNN方法

CNN通过计算句子中每个单词与语料库中所有其他单词之间的最近点对相似性来构建语义表示。该相似性衡量了上下文中的单词的语义相关性。

1.语料库表示：使用预先训练的词嵌入表示语料库中的单词。

2.相似性计算：对于每个单词$w_i\inS$，计算其与语料库中所有其他单词的余弦相似性。

3.最近点对：选择相似性分数最高的$k$个单词对，称为最近点对集合$N_i(w_i)$。

4.句子表示：使用最近点对集合的加权平均值来表示句子，其中权重是相似性分数。

优势

CNN具有几个优势：

*上下文敏感：它考虑了单词在上下文中的语义关系。

*语义丰富：它通过最近点对捕获了单词之间的复杂关系。

*高效：它不需要昂贵的训练或推理过程。

*可扩展：它可以应用于大型语料库，同时保持较低的计算成本。

应用

CNN已成功应用于各种NLP任务，包括：

*文本分类：将文本文档分类到预定义的类别。

*文本相似性：测量句子或文档之间的语义相似性。

*语义检索：从文档集合中检索与给定查询相关的文档。

*机器翻译：将句子从一种语言翻译成另一种语言。

*问答系统：回答用户关于文本或知识库的问题。

实验结果

大量实验表明，CNN在上述NLP任务中取得了最先进的性能。以下是一些示例：

*在文本分类任务上，CNN在20个标准数据集上达到了90%的宏观F1分数。

*在文本相似性任务上，CNN在STS-B数据集上实现了85%的皮尔逊相关系数。

*在语义检索任务上，CNN在WikiQnA数据集上达到了75%的准确率。

结论

CNN是一种强大的技术，通过最近点对编码来获取语义表示。它在各种NLP任务中展示了出色的性能，并因其上下文敏感性、语义丰富性和计算效率而备受瞩目。随着NLP领域的研究不断发展，CNN有望在未来发挥重要作用。第六部分Nearestneighborforconceptcategorization关键词关键要点【最近邻的概念分类】

1.最近邻（NN）算法是一种简单的分类算法，它将新数据点分配到与训练数据集中其最近邻所属的类别。对于概念分类任务，最近邻表示词语或文本的语义。

2.基于距离度量的相似性：NN算法使用距离度量（例如余弦相似度）来确定新数据点与训练数据点的相似性。相似度高的数据点被认为是语义上相关的。

3.局部敏感性哈希（LSH）：LSH是一种技术，可提高高维语义空间中NN搜索的效率。它将语义表示哈希到更低维的空间，从而加快最近邻检索。

【特征工程和语义相似度量】

最近邻概念分类

最近邻（NN）分类是一类机器学习算法，其目的是将新数据点分类到预定义类别中。在自然语言处理（NLP）语义表示中，NN分类用于概念分类，其中给定一个概念（例如，“动物”），算法会将新单词或短语归类为该概念的成员（例如，“狗”）或非成员（例如，“桌子”）。

原理

NN分类通过识别新数据点与训练数据集中最相似的已知概念来工作。它使用相似性度量（例如余弦相似度或欧氏距离）来比较数据点，并选择具有最高相似性分数的数据点作为类别分配。

算法步骤

NN概念分类算法通常涉及以下步骤：

1.训练阶段：

-使用标记数据集训练分类器。

-将概念表示为特征向量。

-计算训练数据集中所有概念和特征向量之间的相似性。

2.分类阶段：

-将待分类的新概念表示为特征向量。

-计算新概念与所有训练概念之间的相似性。

-选择相似性分数最高的训练概念作为新概念的类别。

优点

*简单有效：NN分类算法易于理解和实现，并且通常在概念分类任务中显示良好的性能。

*不需要特征工程：NN分类器不需要手动特征工程，因为相似性度量将自动提取相关特征。

*可伸缩性：NN分类器可以轻松地扩展到大型数据集，因为它不需要训练复杂的模型。

缺点

*数据依赖性：NN分类器的性能高度依赖于训练数据的质量和代表性。

*计算成本高：对于大型数据集，计算所有数据点之间的相似性可能需要大量的计算时间。

*噪声敏感性：NN分类器容易受到训练数据中噪声或异常值的影响。

在NLP中的应用

在NLP中，NN概念分类广泛用于以下应用：

*词义消歧：确定文本中单词或短语的正确含义。

*命名实体识别：识别文本中的命名实体（例如人名、地点和组织）。

*文本分类：将文本文档分类到预定义类别中。

*关系提取：识别文本中实体之间的关系。

高级方法

为了提高NN分类在概念分类任务中的性能，通常使用以下高级方法：

*加权NN：对不同NN数据点的相似性分数分配不同的权重以提高分类精度。

*投票方法：组合多个NN分类器的预测以创建更可靠的分类。

*半监督学习：使用带标签和未标签的数据训练分类器，以提高其泛化能力。第七部分Nearestneighborforinformationretrieval关键词关键要点1.最近点对信息检索的原理

1.最近点对信息检索（NNIR）是一种基于余弦相似度或欧几里德距离等度量标准，将查询表示与文档表示匹配的技术。

2.查询表示和文档表示通常是词向量或嵌入，它们捕获了文本语义。

3.通过识别查询表示与文档表示之间的最相似对，NNIR提供了文档与查询相关性的排序。

2.最近点对信息检索的优势

最近邻信息检索

最近邻(NN)方法是一种信息检索技术，用于基于相似性度量（例如余弦相似性或欧几里德距离）将查询与文档匹配。它假设语义上相似的文档将具有相似的表示，因此可以利用该表示来检索相关的文档。

NN信息检索的原理

NN信息检索遵循以下步骤：

1.文档向量化：将每个文档表示为一个向量，其中每个维度对应一个单词或特征。

2.查询向量化：将查询表示为与文档相同的向量空间中的一个向量。

3.相似性计算：计算查询向量与每个文档向量之间的相似性。

4.检索：根据相似性得分对文档进行排序，并将最相似的文档返回给用户。

优势

*简单性和效率：NN方法易于实施且计算效率高。

*语义相关性：它利用文档的向量化表示来捕获语义相关性。

*可扩展性：它可以轻松扩展到大型数据集。

缺点

*维数灾难：当文档表示为高维向量时，相似性计算可能会变得计算密集。

*稀疏性：自然语言文本通常是稀疏的，导致文档向量中的许多维度为零。

*噪声和冗余：信息检索中可能存在不相关的单词和冗余，这会影响相似性计算。

NN方法的变体

*加权最近邻：赋予不同维度不同的权重以提高相关性。

*k最近邻：检索前k个最相似的文档。

*局部敏感散列：使用散列函数快速查找相似的文档。

*余弦相似性：衡量两个向量的方向相似性。

*欧几里德距离：衡量两个向量之间的点对点距离。

在自然语言处理中的应用

NN信息检索在自然语言处理(NLP)中广泛用于：

*文本分类：将文本文档分类到预定义的类别中。

*文本相似性：评估两个文本片段之间的语义相似性。

*文档检索：从文档集合中检索与给定查询相关的文档。

*问答系统：从知识库中检索与给定问题相关的答案。

*机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言。

示例

考虑一个文档集合，其中每个文档由以下词向量表示：

```

文档1：[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5]

文档2：[0.5,0.4,0.3,0.2,0.1]

查询：[0.4,0.3,0.2,0.1,0.0]

```

使用余弦相似性作为相似性度量，文档1与查询的相似性得分最高，其次是文档2。因此，NN方法将返回文档1作为最相关的文档。

结论

NN信息检索是一种强大的技术，用于基于相似性度量从自然语言文本中提取语义信息。它简单、高效并且在NLP的广泛应用中显示出了有效性。然而，它也存在一些局限性，例如维数灾难和稀疏性，需要进一步的研究来解决这些问题。第八部分Nearestneighborforknowledgegraphcompletion关键词关键要点【知识图谱补全的最近邻方法】：

1.最近邻方法将补全任务视为一个分类问题，通过寻找训练集中与查询实体最相似的实体来预测缺少的边。

2.相似性度量通常基于结构特征（如实体类型和路径长度）或语义特征（如嵌入表示）。

3.近邻方法的优点是计算效率高，并且可以融合丰富的特征信息。

【嵌入表示在知识图谱补全中的应用】：

最近点对用于知识图谱完成

知识图谱（KG）是一种语义网络，由实体、关系和事实组成。KG完成旨在通过填充缺失的实体或关系来丰富现有KG。

最近点对（NN）方法是KG完成的一种流行技术。在NN方法中，KG被表示为一个点对集合，每个点对表示一对实体及其之间的关系。KG完成任务可以被表示为在点对集合中查找缺失的点对。

NN方法的优势在于其简单性和效率。KG完成任务可以转化为一个最近点搜索问题，可以使用高效的最近点搜索算法（例如，KD树或HNSW）来解决。

NN方法的类型

有两种主要的NN方法用于KG完成：

*基于实体的NN：这种方法将KG表示为实体的集合。KG完成任务被表示为在实体集中查找缺失的实体。基于实体的NN方法适用于具有大量实体的大型KG。

*基于关系的NN：这种方法将KG表示为关系的集合。KG完成任务被表示为在关系集中查找缺失的关系。基于关系的NN方法适用于具有大量关系的密集KG。

特征表示

NN方法的性能很大程度上取决于实体和关系的特征表示。常用的特征表示包括：

*一热编码：这种表示将实体或关系分配一个唯一的一热编码向量。这种表示简单且易