嵌入式模型是人工智能领域的关键技术，它们能够将高维数据转换为低维表示，使得数据更易于处理和分析。以下是一些关于嵌入式模型的基础知识。

什么是嵌入式模型？

嵌入式模型（Embedding Models）是一种将数据项（如单词、句子、图像等）映射到向量空间的技术。这些向量可以表示数据项的语义信息，使得数据项之间的相似度可以通过向量之间的距离来衡量。

嵌入模型的应用

嵌入式模型在多个领域都有广泛的应用，包括：

  • 自然语言处理（NLP）：将单词、短语和句子转换为向量，用于文本分类、情感分析等任务。
  • 推荐系统：将用户和物品映射到向量空间，用于推荐相似的商品或内容。
  • 计算机视觉：将图像和视频数据转换为向量，用于目标检测、图像分类等任务。

常见的嵌入式模型

  • Word2Vec：通过预测上下文单词来学习单词的向量表示。
  • GloVe：通过全局词向量来学习单词的表示。
  • BERT：一种预训练的语言表示模型，能够生成高质量的单词向量。

深入学习

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Word2Vec 图解