在自然语言处理（NLP）领域，词向量（Word Embedding）是基石般的存在。它将离散的符号——词语——转化为连续的、富含语义信息的向量表示，使得计算机能够“理解”语言。而在众多词向量模型中，FastText 凭借其独特的设计理念和卓越性能，尤其是在处理形态丰富的语言和罕见词方面，成为不可或缺的利器。本文将深入探讨词向量的核心概念、FastText的创新原理、技术优势、实现细节以及实际应用。

一、词向量：语言的数学化身

1. 从离散到连续：One-Hot 的困境

   • 传统方法（如 One-Hot Encoding）将每个词表示为一个巨大的稀疏向量（维度等于词汇表大小 V），其中只有对应词索引的位置为 1，其余为 0。

   • 问题：

     • 维度灾难 (Dimensionality Curse): V 可能极大（数万甚至数百万），计算和存储效率低下。