embedding向量

embedding向量是一种将离散的符号或者词语映射到连续的向量空间中的技术。在自然语言处理领域中，embedding向量被广泛应用于词语表示和语义分析任务中。

通过使用embedding向量，我们可以将词语转换为实数向量，使得计算机可以更好地理解和处理文本数据。这些向量可以捕捉到词语之间的语义和语法关系，从而提供了更丰富的信息。

常见的embedding模型包括Word2Vec、GloVe和FastText等。这些模型通过训练大规模的文本语料库，学习到了词语之间的关联性，并将其编码为低维的实数向量。这样，相似的词语在向量空间中会有较近的距离，从而方便计算机进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

除了词语级别的embedding向量，还有句子级别的embedding向量，用于表示整个句子的语义信息。这些句子级别的embedding向量可以通过将词语级别的embedding向量进行加权平均或者通过递归神经网络等方法得到。

总结一下，embedding向量是一种将离散的符号或者词语映射到连续的向量空间中的技术，用于表示词语或句子的语义信息。它在自然语言处理任务中起到了重要的作用。