Embedding 如何将文本转换为向量？

嵌入使用数学模型将文本转换为密集的数值向量。它将单词、短语或文档表示为高维连续空间中的点。

这些模型通常在大量文本语料库上训练，学习语义和句法关系。含义或上下文相似的词在这个向量空间中被映射得更近。该过程涉及降维等技术，以高效捕获本质特征。上下文至关重要，因此模型通常利用神经网络（如 Word2Vec、BERT）在训练过程中整合周围词语。所得到的向量捕获了超越简单词语匹配的语义丰富性。

这种转换使机器学习算法能够有效处理和分析文本。应用包括相似性搜索（查找含义相关的文档）、语义聚类、推荐系统，以及通过提供有意义的语言数字表示来驱动下游自然语言处理任务，如情感分析或翻译。