什么是Embedding Model（嵌入模型）？(模型向量嵌入单词架构)

嵌入模型在各种机器学习和人工智能应用中发挥着关键作用，特别是在处理自然语言和其他形式的序列数据时。

基本概念

1. 向量表示： 嵌入模型将每个单词或短语表示为一个固定长度的密集向量。
这些向量通常是浮点数，并且比原始文本更适合用于机器学习模型。

2. 捕捉语义： 这些向量通常被设计为捕捉词汇的语义特征，例如单词的含义、用法、上下文关系等。
例如，语义上相似或相关的词汇在向量空间中会彼此接近。

常见的嵌入模型

Word2Vec： 由 Google 开发的一种模型，用于将单词转换为向量。
它通过单词的上下文来学习表示，并有两种主要的训练方式：CBOW（连续词袋）和Skip-Gram。

GloVe（Global Vectors）： Stanford 开发的一种方法，它结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口的特点。

BERT 嵌入： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个基于 Transformer 的模型，能够捕捉到单词在不同上下文中的不同含义。

嵌入模型是理解和处理自然语言的基石，它们使机器能够以数学的方式理解和操作语言。
随着深度学习技术的发展，嵌入模型在复杂度和能力上都有了显著的提升，从而在各种 AI 应用中发挥着越来越重要的作用。

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