Embedding 是如何工作的？
2024-12-04 阅读 61
在自然语言处理中，"Embedding" 是将词语或文本转换为向量表示的技术。这种向量表示可以捕捉词语之间的语义和语法关系，使得计算机可以更好地理解和处理文本数据。Embedding 的工作原理是通过训练神经网络模型来学习词语之间的关系，将每个词语映射到一个高维空间中的向量表示。这些向量表示可以被用来作为输入，来训练其他自然语言处理任务，比如文本分类、命名实体识别等。Embedding 技术的应用已经在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果，比如 word2vec、GloVe 和 FastText 等模型。
更新于 2024年12月06日
