embedding得出的词向量可以作为卷积神经网络的嵌入层吗

是的，词嵌入（Word Embedding）得到的词向量可以作为卷积神经网络（CNN）的嵌入层。

卷积神经网络通常用于处理图像数据，但也可以应用于文本数据的处理。在处理文本数据时，可以使用卷积神经网络的滤波器（filter）来提取不同位置的局部特征，从而捕捉到词语的语义和语法信息。

在将文本数据输入到卷积神经网络之前，通常需要先进行词嵌入操作，将离散的词语转换为连续的低维向量表示。这些词向量可以使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe等）得到，也可以通过训练神经网络模型自动学习得到。

将词嵌入得到的词向量作为卷积神经网络的嵌入层，可以将其视为网络的第一层。这样，每个词语都会被表示为一个固定长度的向量，然后通过卷积层对这些向量进行卷积操作，从而提取出不同位置的局部特征。

在卷积神经网络中，嵌入层通常通过矩阵乘法实现，其中矩阵的每一行对应一个词向量。这些词向量可以在训练过程中进行学习和调整，以最大程度地捕捉文本数据的特征和语义信息。

因此，词嵌入得到的词向量可以作为卷积神经网络的嵌入层，用于处理文本数据并提取特征。这种结合可以在文本分类、情感分析等任务中取得较好的效果。