可以给我一个图示，说明embedding的作用么

当然可以！我可以用一个简单的图示来说明Embedding的作用。

假设我们有一个句子："I love cats."，它由四个单词组成。每个单词都用一个整数编码表示，如下所示：

"I" -> 0
"love" -> 1
"cats" -> 2
"." -> 3

在使用Embedding之前，这些整数编码的单词无法直接输入神经网络进行处理。但是，通过Embedding，我们可以将这些整数编码的单词映射到连续的词向量表示。例如，假设每个词向量的维度为3，那么通过Embedding层，我们可以将上述句子转换为以下词向量序列：

0 -> [0.1, 0.2, 0.3]
1 -> [0.4, 0.5, 0.6]
2 -> [0.7, 0.8, 0.9]
3 -> [1.0, 1.1, 1.2]

这样，我们就得到了一个由词向量组成的序列。每个词向量代表了对应单词的语义信息和特征表示。这些词向量可以作为输入，进一步参与神经网络的计算。

下面是一个简化的图示，展示了输入句子经过Embedding层后的转换过程：

输入句子（整数编码）：
I -> 0
love -> 1
cats -> 2
. -> 3

Embedding层转换后的词向量序列：
0 -> [0.1, 0.2, 0.3]
1 -> [0.4, 0.5, 0.6]
2 -> [0.7, 0.8, 0.9]
3 -> [1.0, 1.1, 1.2]

希望这个图示能够帮助您更好地理解Embedding的作用。如果还有其他问题，请随时提问。