词向量嵌入是NLP领域的核心技术，通过将词语映射到高维向量空间，捕捉语义关系。以下是关键知识点：
1. 基础概念
- 词向量：用数值数组表示词语的语义特征 📊
- 嵌入模型：如Word2Vec、GloVe、BERT等 🔄
- 维度：常见维度为100/300/768等（根据模型不同） 📐
2. 常见应用场景
- 文本相似度计算 ❤️
- 机器翻译与语言模型 🌍
- 情感分析与分类 😊
3. 实践工具推荐
- Word2Vec实战教程 📚
- BERT模型详解 🧠
- Python实现嵌入 🐍
4. 拓展阅读
5. 注意事项
- 确保数据预处理（分词、去停用词等） ✅
- 选择合适维度以平衡性能与效果 ⚖️
- 定期更新模型以适配新语言模式 🔄
通过理解词向量嵌入，可为后续文本分析任务打下坚实基础！🚀