词向量为什么包含外部特征？

1，词向量的本质

词向量（WordEmbedding）是通过训练得到的低维稠密向量，用于表示词汇的语义信息。
在训练过程中，词向量不仅捕捉了词汇的自身特征（如词义、词性），还捕捉了词汇的上下文特征（如语法角色、位置信息、与其他词的关系）。 

2，词向量的维度

词向量的每个维度并不是独立的，而是通过训练数据学习到的潜在特征。
这些潜在特征可能包括：
语义特征：词义、同义词、反义词等。
语法特征：词性、句法角色（如主语、宾语）、时态等。
上下文特征：词汇在句子中的位置、与其他词的关系等。 

3，为什么词向量可以包含外部关系特征？

训练目标：词向量是通过语言模型（如Transformer）在大量文本数据上训练得到的。训练目标是最大化词汇在上下文中的概率，因此词向量必须捕捉词汇的上下文信息。
上下文信息：在训练过程中，模型会学习到词汇在不同上下文中的用法，从而捕捉到词汇的语法角色、位置信息等外部关系特征。 

4，你的例子：主语特征

脱离语句的词：一个词本身并不包含“主语”这样的语法角色信息。
训练后的词向量：在训练过程中，模型会学习到某些词在上下文中经常作为主语出现，因此词向量会捕捉到“可以作为主语”的特征。
相似性运算：当计算词向量之间的相似度时，模型会考虑这些语法角色特征，从而判断两个词是否在语法上具有相似性。 

5，多头注意力机制的作用

捕捉多种特征：多头注意力机制通过多个头并行计算，允许模型同时捕捉词汇的多种特征（如语义、语法、上下文等）。
计算相似性：在计算注意力分数时，模型会综合考虑这些特征，从而判断词汇之间的关联程度。 

6，总结

词向量不仅包含词汇的自身特征，还包含词汇的上下文特征（如语法角色、位置信息等）。
这些特征是通过训练数据学习得到的，而不是人为定义的。
多头注意力机制通过多个头并行计算，允许模型同时捕捉词汇的多种特征，从而计算词汇之间的相似性。 

7，类比理解

可以把词向量类比为一个人的“身份信息”：
自身特征：姓名、性别、年龄等。
外部关系特征：职业、家庭角色、社交关系等。
训练过程：通过观察一个人在多种情境下的行为，我们可以推断出他的职业、家庭角色等信息。
相似性运算：通过比较两个人的身份信息，我们可以判断他们是否具有相似的职业或家庭角色。