什么是 Embeddings

嵌入是将数据（如单词、句子、图像或音频）转换为密集的数值向量表示，以捕获它们的语义含义和关系。通过将数据转换为固定长度的向量，嵌入使机器学习模型能够更有效地处理和理解数据。例如，词嵌入使用相似的向量表示相似的单词，从而实现语义搜索、推荐系统和聚类等任务。嵌入通过在高维空间中将相似项映射在一起，使比较、搜索和分析复杂非结构化数据变得更加容易。