embedding是什么意思
Embedding（嵌入）是一种将高维数据映射到低维空间的技术，它使得数据在低维空间中更容易处理和分析。在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等地方中，Embedding技术被广泛应用，例如将单词、短语或图像映射到固定长度的向量，这些向量能够捕捉词义、上下文信息或图像特征。
以下是Embedding的一些关键特性和应用：
1. 词嵌入（Word Embeddings） ：将单词转换为实数向量，每个单词表示为固定长度的向量，这个向量捕捉了单词的语义信息。
2. 结构保持性 ：Embedding通常保持数据的结构，即如果原始数据中X1 < X2，则在Embedding空间中也有Y1 < Y2。
3. 单射性 ：Embedding函数是单射的，意味着每个目标空间中的元素都有唯一的源空间元素与之对应。
4. 应用 ：Embedding可用于计算句子间的相似度，应用于文本检索、分类、召回、排序等任务。
5. 跨模型重用 ：Embedding可以在不同的机器学习模型之间学习和重用，提高效率和减少训练时间。
Embedding技术的一个著名例子是Word2Vec和GloVe，它们都是用于生成词嵌入的工具。
希望这能帮助你理解Embedding的概念和重要性
