自然语言处理（NLP）中的嵌入技术是理解文本语义的关键。不同模型生成的嵌入向量在效果和应用场景上存在差异，以下为常见嵌入方法对比：

✅ 常见嵌入技术一览

  • Word2Vec
    通过浅层神经网络学习词向量，适合基础文本相似度计算

    Word2Vec

  • GloVe
    基于全局词频统计的矩阵分解方法，捕捉语义关系更精准

    GloVe

  • BERT
    预训练的Transformer模型，支持上下文相关嵌入，效果更优

    BERT

  • FastText
    扩展Word2Vec，能处理未登录词和子词信息

    FastText

📚 扩展阅读

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