自然语言处理 (NLP) 中的嵌入 (Embeddings) 用于将文本转换为捕获语义含义的数值向量，使机器学习模型能够有效地处理语言数据。与非结构化和模糊的原始文本不同，嵌入将单词、短语或句子表示为连续空间中的密集向量。这种数值格式允许模型对语言执行数学运算，例如测量单词之间的相似性或识别文本中的模式。例如，单词“猫”可能表示为 300 维向量，而“狗”可能是同一空间中附近的另一个向量，反映了它们相关的含义。
嵌入的主要优势在于它们编码语义关系的能力。通过分析大型文本语料库，嵌入模型学习将具有相似上下文或含义的词语在向量空间中彼此靠近。例如，在像 Word2Vec 这样的模型中，“国王”的向量减去“男人”加上“女人”可能会得到一个接近“女王”的向量，这表明算术运算如何反映语言关系。此属性使 NLP 模型能够更好地泛化——例如，即使在训练期间它们没有在每种可能的上下文中看到“快速”和“迅速”这两个词，也能理解它们是同义词。嵌入还可以通过依赖上下文来处理多义性（具有多种含义的词）。在像 BERT 这样的模型中，“银行”的嵌入会根据它出现在“河岸”还是“金融银行”中而变化，这要归功于考虑周围词语的注意力机制。
除了语义之外，嵌入还解决了 NLP 中的实际挑战。像 one-hot 编码这样的传统方法会创建稀疏的、高维度的向量，这些向量的计算效率低下。嵌入将这些信息压缩为低维度的密集向量，从而减少内存使用并提高模型性能。例如，与 10,000 维的 one-hot 矩阵相比，表示为 300 维嵌入的 10,000 个单词的词汇表需要更少的参数。这种效率对于诸如文本分类、机器翻译或命名实体识别之类的任务至关重要，在这些任务中，模型会处理大型数据集。预训练的嵌入（例如，GloVe 或 FastText）通过允许开发人员重用在大型语料库上训练的向量，从而进一步简化了开发，从而节省了时间和计算资源。总而言之，嵌入通过提供结构化的、高效的和语义丰富的文本表示，弥合了人类语言和机器学习之间的差距。