CNN解决文本分类问题中，词嵌入是什么意思

在CNN解决文本分类问题中，词嵌入（word embedding）是将文本中的每个单词映射到一个向量空间中的向量，使得这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系。通常使用的词嵌入方法是将每个单词表示为一个固定长度的实数向量，这些向量通常是在大数量的文本数据中通过神经网络学习得到的。在CNN模型中，词嵌入层的作用是将文本中的每个单词表示为一个向量，并将这些向量作为输入送入卷积层中进行特征提取和分类。词嵌入的好处是可以将单词之间的语义关系表示为向量之间的距离或相似度，从而使得模型能够更好地理解文本中的含义和语法结构。