._backend.Embedding.apply

Backend Embedding是指在深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）中用于将文本或其他序列数据转换成数值表示的技术，通常应用于词嵌入（Word Embeddings）或者更广泛的稠密向量表征中。`Embedding.apply`是一个函数或操作，它接受输入的词汇索引序列，并应用预先训练好的嵌入矩阵（embedding matrix），将每个词汇对应的ID映射到预定义的一组密集向量空间中的坐标。

这个过程可以理解为对文本数据进行“编码”（Encoding），使得模型能够捕捉词语之间的语义和语法关联。例如，在自然语言处理任务中，每个单词都被一个固定维度的向量替换，相似的单词会得到接近的向量表示。