在NLP任务中我们要把文字表示成计算机能够运算的数字或向量。主要分为两类：一类是离散表示，另一类是分布式表示。
离散表示有三种方法：
① One-hot编码
在一个语料库中，给每个字、词编码一个索引，根据索引进行one-hot表示。
假定给定词典：[我们，去，爬山，今天，你们，昨天，跑步]
每个单词的表示为：
我们：[1,0,0,0,0,0,0]
爬山：[0,0,1,0,0,0,0]
注意：把每个词表示为一个长向量，长度是词典长度，不同词的向量表示互相正交（正交是两向量的内积等于0），无法表达单词与单词之间的相似程度。词向量只能反映某个词是否在句子中出现过，无法衡量不同词的重要程度。
② Boolean Representation
一段文本只考虑用一个装着这些词的袋子来表示，只在乎这个词在语料库中有没有出现过。不考虑文法以及词的顺序。
假定给定词典：[我们，又，去，爬山，今天，你们，昨天，跑步]
表示“我们 今天 去 爬山”句子为：[1,0,1,1,1,0,0,0]
③ Count-based Representation
一段文本只考虑用一个装着这些词的袋子来表示，不考虑文法以及词的顺序,只关注每次词出现的次数。
假定给定词典：[我们，又，去，爬山，今天，你们，昨天，跑步]
表示“你们 又 去 爬山 又 去 跑步”句子为：[0,2,2,1,0,1,0,1]
注意：② ③ 可以统称为词袋表示，忽略词的位置信息，词的位置不一样语义会有很大的差别。
分布式表示
word embedding指的是将词转化为一种分布式表示，又称词向量。它可以表示词之间存在的相似关系，词向量能够包含更多信息，并且每一维都有特定的含义。
怎么学习词向量？后续章节将会继续给出