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在NLP中，最细粒度的表示就是词语，但是计算机并不能直接识别词语，需要将词语转
化为计算机可识别的数值形式，这种对词语的转化和表征就是“词汇表征”。
缺点：维数灾难、不能很好地获取词汇间的相似性
将词汇表中的每个单词表示为一个合理的普通向量，word2vec是典型的词嵌入技术
1. 关于词汇表征，下列说法正确的是:
A 对词语的转化和表征就是“词汇表征”
B 计算机可以直接处理词语，无需进行词汇表征
C 词汇表征只有one-hot一种方法
D 以上说法均不正确
2. 关于词汇表征的种类，下列说法正确的是:
A 如果词汇表的单词很多，one-hot编码会产生维数灾难的问题
B one-hot编码可以很好地获取词汇间的相似性
C 词嵌入用来将每个单词表示为由0、1组成的向量
D 以上说法均不正确
1=>A 2=>A
