自然语言处理 (NLP) 中的嵌入 (Embeddings) 是单词、短语或文档的数值表示，它以机器可以处理的格式捕获其语义含义。嵌入不是将文本视为原始字符串，而是将语言单位映射到高维空间中的密集向量（数字数组）。这些向量编码了单词之间的关系——例如，相似的单词（如“汽车”和“车辆”）的位置更接近，而不相关的单词（如“汽车”和“披萨”）的位置则更远。Word2Vec、GloVe 和 BERT 等技术通过分析大型文本语料库中的模式来创建这些表示。例如，Word2Vec 通过预测句子中的周围单词来学习嵌入，这有助于它捕获句法和语义关系（例如，“国王”减去“男人”加上“女人”≈“女王”）。
嵌入使 NLP 模型能够通过将非结构化文本转换为结构化数值数据来执行任务。例如，在情感分析中，嵌入通过比较向量位置来帮助模型识别“优秀”和“糟糕”具有相反的含义。在机器翻译中，嵌入允许模型通过将单词映射到共享向量空间来对齐跨语言的单词。像 BERT 这样的现代方法使用上下文嵌入，其中单词的向量根据其在句子中的上下文而变化。例如，“河岸”和“银行账户”中的“银行”一词会获得不同的嵌入，从而改进诸如问答或命名实体识别之类的任务。预训练嵌入（例如，来自 BERT 或 GPT）通常在特定数据集上进行微调，从而减少了从头开始训练模型的需求。
开发人员通过将嵌入集成到神经网络架构中或利用现有库来使用嵌入。例如，使用 TensorFlow 或 PyTorch，您可以加载预训练的嵌入，并将它们输入到循环或基于 Transformer 的模型中。当处理特定领域的文本（例如，医学文档）时，与通用预训练的嵌入相比，在专门数据上训练自定义嵌入可以提高性能。实际考虑因素包括平衡嵌入维度（例如，300 vs. 768 维度）以权衡计算成本和准确性。诸如 Gensim 或 Hugging Face 的 Transformers 之类的工具简化了嵌入生成和应用。处理词汇表之外 (OOV) 的单词（如罕见术语或拼写错误）通常需要回退策略，例如子词嵌入（在 FastText 中使用）或默认向量。总的来说，嵌入弥合了人类语言和机器学习之间的差距，使它们成为现代 NLP 系统的基础。