Embedding module

嵌入模块（Embedding Module）在深度学习特别是自然语言处理（NLP）领域中是一种常用的技术。它将离散的数据类型，如文本词汇、数字或类别编码转换成连续的向量表示，也称为词嵌入（Word Embeddings）。这些向量捕捉了词语之间的语义和语法关系，使得机器能够理解单词的上下文含义。常见的词嵌入模型有Word2Vec、GloVe和FastText等。

嵌入模块通常包含两个步骤：
1. 分词：将输入的文本分割成一个个词汇单元。
2. 转换：每个词映射到一个固定维度的实数向量，这个过程通常是通过训练神经网络完成的，目标是找到词与词之间有意义的关系。

这种技术在很多NLP任务中都非常重要，比如情感分析、机器翻译、文本分类和序列标注等。使用嵌入模块可以让模型更好地处理复杂的语言结构，并提高了处理大量数据的效率。