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词向量（word vector），也叫词嵌入（word embedding），是一种词表征形式，将词从符号形式映射为向量形式，渐渐演变成了一种知识表示的方法。将词语从符号表示形式转换为了向量表示形式，方便了机器对自然语言的计算，因此，词向量几乎成为了所有自然语言处理和理解的下游任务的基础。
one-hot是最为简单也是比较常用的文本特征表示方法。在词语特征表示上，其本质直接将词语在词语集合中的下标作为改词的表示。
例如存在词语集合：
，则这几个单词的one-hot表示为：
i: [1, 0, 0, 0, 0]
you: [0, 1, 0, 0, 0]
like: [0, 0, 1, 0, 0]
apple: [0, 0, 0, 1, 0]
banana: [0, 0, 0, 0, 1]
one-hot表示有两个很明显的缺点：
1、矩阵稀疏和维度灾难。one-hot表示是将词语所在下标位置置为1，其他位置置为0，而现实生活中，词语的集合是很大的，达到几千甚至几万，而每个向量的维度是和词语集合中词语的数量是一致的，所以一个词需要用几千甚至几万的维度来表示，如此大的维度在后续计算中需要很大的计算资源。此外，一个向量中只有一个维度是非零的，明显是过于稀疏的。
2、语义缺失。在我们的表达中，词语之间是有一定的相似性的，例如“i”和“you”、“apple”和“banana”之间的相似性是比较高的，而“i”和“apple”之间的相似性比比较低的。而词向量作为词语的数字特征表示，理应需要保持词语之间语义上的相似性。但是，one-hot所得出来的每个词语的向量与其他词语的向量都是正交的，即每个词语之间的余弦相似度均为0，每对词语之间的欧式距离也是相同的。所以，这种向量表示失去了词语之间的相似性。
