在《逻辑哲学论》中，维特根斯坦（1961）著名地写道：我的语言的限制意味着我的世界的限制（The limits of my language mean the limits of my world!）”（第23页）。作为表达思想和感情的符号系统，语言和词语揭示了我们的重要信息。我们如何表达自己反映了我们是谁，我们如何感受，我们如何处理信息以及我们关心什么。例如，经历积极情绪的人使用更多的积极情感词汇和感叹号（Hancock等人，2007），而那些处于痛苦中的人则倾向于关注自己并使用更多的第一人称单数代词（Rude等人，2004）。因此，语言和词语的研究可以帮助理解人类心理。...
通过一个单词所处的语境，我们可以了解该单词的含义。**该谚语源于英国语言学家 J.R. Firth 的理论，他认为单词的含义是由其周围的语境和与之相伴的其他单词所决定的，因此我们需要通过单词出现的上下文来理解其含义。这一理论在语言学、自然语言处理等领域有着广泛的应用。之前分享过 [ 使用正则表达式、文本向量化、线性回归算法从md&a数据中计算 「企业融资约束指标」 ]， 使用的是正则表达式识别融资约束文本。但是正则表达式设计十分复杂且有难度，在此之前，如果能够查看某些融资关键词附近上下文， 可帮助研究者更全面地了解数据集中关键词的使用情况和语境，更好的设计正则表达式，亦或许意外找出新的有价值的线索。...
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Literally, **word embedding (Embeddings)** is the use of dense vectors to represent the semantics of a word. **Scholars have shown that by comparing the distance between these word vectors, we can understand how "humans" understand the meaning of words**. So, if we have a corpus comparing the distance between "taxes" and social groups ("conservatives", "socialists"), semantically, "taxes" should be farther away from "socialists", after all The money collected is for the service of the general public and has elements of socialism. In the word embedding space, word vectors contain rich information, such as analogies. Spain is to Madrid what Germany is to Berlin and France to Paris.字面上，**词嵌入(Embeddings)**是使用稠密向量表示一个词语的语义。**学者们已经表明，通过比较这些词向量之间的距离，我们可以了解“人类”如何理解单词的含义**。因此，如果我们有一个语料库，比较“税收” 与 社会团体(“保守派”、“社会主义者”) 之间的距离， 按照语义，“税收”应该距离 “社会主义者” 跟多一些，毕竟收上来的钱是为了社会大众服务，有社会主义的成分。在词嵌入空间中，词向量含有丰富的信息，例如可以做类比。西班牙之于马德里， 正如德国至于柏林、法国之于巴黎。"...