Transformer input embedding

Transformer input embedding是一种用于自然语言处理的技术，主要应用于文本分类、机器翻译等任务中。其目的是将文本转换为计算机能够理解的数字形式。Transformer input embedding主要包括两个部分：Token Embedding和Positional Embedding。Token Embedding将文本中的每个单词转换为一个向量表示，而Positional Embedding则为每个单词位置分配一个向量表示。

在具体实现上，Token Embedding通常使用预训练好的词向量，如Word2Vec、GloVe等，将每个单词映射到一个固定长度的向量上。而Positional Embedding则会为每个位置分配一个不同的向量表示，使得Transformer能够区分不同位置的单词。这样，通过将Token Embedding和Positional Embedding相加，就可以得到每个单词在文本中的向量表示。