Problems with this discrete representation -- 离散表示的问题
一个基本的问题是：几乎所有nlp的研究都用了原子符号来表示单词。
So, the fundamental thing to note is that for sorta(近似、可以说是) just about all NLP, apart from(除了) both modern deep learning and a litle bit of neural network NLP that got done in the 1980s, that it's all used atomic symbols like hotel, conference, walk.
这样我们就有了与单词对应的词向量表示。词向量的维度（长度）取决于你的任务，可能是20K维（语音识别），50K维（机器翻译系统）、500K维甚至13M的维度（Google 1T语料库的爬虫-web crawl，有1300万词汇，the vocabulary in that is 13 million words.）
那么，这些向量为什么会有问题呢？ And so, why are these vectors problematic?