​​自然语言处理中的词向量是将词汇转化为数学向量的技术，其核心在于通过低维稠密向量捕捉词语的语义和语法关系，替代传统高维稀疏的独热编码。​​ 这种方法解决了维度灾难和语义缺失问题，使机器能计算词语相似性并应用于文本分类、情感分析等任务。

词向量的实现主要依赖无监督学习模型。例如Word2Vec通过Skip-Gram或CBOW架构，从上下文共现关系中学习向量；GloVe结合全局统计信息优化词向量；FastText引入字符级n-gram增强未登录词处理。这些模型生成的向量空间距离可反映语义关联，如“猫”和“狗”的向量余弦相似度较高。

词向量的进阶发展包括动态上下文表征。BERT等模型通过双向Transformer捕捉多义词在不同语境中的含义，生成随上下文变化的向量。这种技术显著提升了机器翻译、问答系统等任务的性能，成为现代NLP的基石。

实际应用中，词向量需结合具体任务微调。例如电商评论分析可预训练领域相关词向量，医疗文本处理需融入专业术语库。建议定期更新词向量模型以适配语言演变，同时通过可视化工具（如t-SNE）验证向量空间分布是否符合预期语义关系。