embedding入门

当我们处理自然语言时，我们需要将单词或者短语转换成计算机可以理解的数字形式。这个过程被称为word embedding或者phrase embedding。Embedding技术是自然语言处理中非常重要的一部分，它可以用来构建文本分类、命名实体识别、语音识别、机器翻译等应用。

Embedding主要包含两个方面的内容：word embedding和phrase embedding。Word embedding指的是将每个单词映射到一个向量空间中的向量。Phrase embedding则是将短语、句子或者段落映射到向量空间中的向量。

有很多不同的方法可以进行embedding，其中比较常用的包括word2vec和GloVe。这些方法都是基于统计学习的思想，通过对大量文本数据的训练来学习每个单词或者短语对应的向量。

如果你想学习embedding，可以先从word2vec和GloVe这两个经典算法开始学习。此外，深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也提供了很多embedding相关的API和工具，你可以在这些框架中深入学习embedding技术。