embedding

Embedding是自然语言处理中的一种技术，它通过将高维的离散数据（如单词或短语）转换为低维的连续向量来表示这些数据。这种转换是通过学习一个嵌入模型来实现的，该模型可以根据输入数据的特征自动调整其参数。Embedding的主要优点是它可以捕捉到数据之间的语义关系，使得相似的概念在嵌入空间中靠近，而不相似的则远离。此外，由于嵌入向量通常是实数，因此它们可以方便地用于各种机器学习算法中，如聚类、分类和回归等。总的来说，Embedding是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和利用自然语言数据。