embedding教程

### 关于Embedding的教程详解

#### 1. 嵌入（Embedding）的概念
嵌入是一种将离散变量转换成连续向量的技术，在自然语言处理领域尤为常见。例如，具有50个值的词嵌入可以表示50个独特特征[^5]。

#### 2. 使用预训练模型获取嵌入
许多人倾向于使用预先训练好的词嵌入模型，因为这些模型已经在大规模数据集上进行了优化。流行的预训练词嵌入工具包有Flair、fastText以及SpaCy等。

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_md')
doc = nlp(u'apple banana fruit')

for token in doc:
    print(token.text, token.has_vector, token.vector_norm)

这段Python代码展示了如何利用`spaCy`加载一个英语的语言模型，并打印出文档中每个单词是否有对应的词向量及其范数。

#### 3. 自定义嵌入层创建
除了依赖现成的解决方案外，还可以基于特定应用场景构建自定义的嵌入机制。这通常涉及到定义神经网络架构的一部分——即所谓的“嵌入层”。

from tensorflow.keras.layers import Embedding
from tensorflow.keras.models import Sequential

vocab_size = 10000  # 字典大小
embedding_dim = 16   # 向量维度

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim))

上述代码片段说明了怎样借助Keras框架建立简单的嵌入层，其中指定了输入字典规模和期望得到的低维空间尺寸。