embedding 模型

### 关于Embedding模型的介绍

#### 基本概念
在现代自然语言处理(NLP)领域，Embedding模型起着核心作用。这些模型能将离散的数据对象（如单词、短语或文档）映射至连续向量空间中的位置表示，从而使得计算机更容易理解和操作文本数据[^2]。

#### 工作原理
通过训练神经网络或其他机器学习算法，嵌入层学会捕捉输入特征之间的关系并将其编码成固定长度的实数向量。这种转换不仅保留了原始信息的意义，还允许相似的对象拥有相近的距离度量，在此基础上支持各种下游任务的有效执行。

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "This is a sample sentence."
tokens = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**tokens)

embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
print(embeddings)

这段Python代码展示了如何利用预训练好的BERT模型获取给定句子的平均词向量作为其整体表达形式之一种方式。

#### 应用场景
Embedding技术广泛应用于多个方面：

- **搜索引擎优化(SEO)** 和推荐系统中用于提高检索效率；
- 构建聊天机器人时实现意图识别与对话管理功能；
- 文档分类和情感分析等领域内辅助决策制定过程；

随着研究进展和技术革新，越来越多创新性的应用场景不断涌现出来。