embedding模型

嵌入模型（embedding model）是一种将高维数据映射到低维空间中的模型，通常用于自然语言处理任务中的词向量嵌入。该模型可以将离散的词语或标签表示成连续的向量形式，从而方便进行计算和处理。

常见的嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText等。这些模型通常基于神经网络或矩阵分解等技术，在大规模文本数据上进行训练，以学习每个词语或标签的嵌入向量。这些向量通常具有一些有意义的语义特征，例如词语之间的相似度可以通过它们的向量距离来衡量。

在自然语言处理任务中，嵌入模型的应用十分广泛，例如词语相似度计算、文本分类、情感分析等。此外，嵌入模型还可以应用于其他领域的数据处理和分析中，例如图像处理、音频处理等。