传统词向量表示方法

优点

• 相对简单直观，易于理解
• 可以使用统计方法进行推断，如词频统计、共现矩阵等

缺点

• 无法捕捉词义的复杂语义特征
• 难以处理多义词和上下文相关性

深度学习中的词嵌入技术

优点

• 能够学习复杂的语义信息和词义关联
• 能够处理多义词和上下文相关性

缺点

• 训练需要大量数据和时间
• 对低频词和特殊词处理效果不佳