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文本嵌入（与词嵌入相同）是自然语言处理 (NLP)中的一种变革性技术，它改进了机器理解和处理人类语言的方式。

文本嵌入将原始文本转换为数字向量，让计算机更好地理解它。

原因很简单 - 计算机只能用数字思考，无法独立理解人类的语言。借助文本嵌入，计算机可以更轻松地阅读、理解文本，并对查询提供更准确的响应。

在本文中，我们将剖析文本嵌入的含义、重要性、演变、用例、顶级模型和直觉。

什么是文本嵌入？
文本嵌入是一种将文本中的单词或短语转换为机器 哥伦比亚赌博数据 可以理解的数字数据的方法。可以将其视为将文本转换为数字列表，其中每个数字都捕获文本的一部分含义。这种技术可以帮助机器掌握单词之间的上下文和关系。

文本嵌入工作原理的图像

来源

生成文本嵌入的过程通常涉及神经网络，该网络学习将单词的语义编码为密集的实数向量。Word2Vec和 GloVe等方法通过分析大段文本中单词的共现来生成这些嵌入，非常流行。

您可以在单独的文章中了解有关使用 OpenAI API 的文本嵌入的更多信息并查看实际应用。

为什么文本嵌入很重要？
传统语言模型将单词视为独立单位。词向量通过将具有共同含义或上下文的单词放置在多维空间中彼此接近的位置来解决此问题。

以下是文本嵌入很重要的更多原因：

概括
嵌入可以帮助模型利用从训练数据中学习到的上下文更好地概括新的、未见过的单词或短语。这在经常出现新词的动态语言中尤其有用。

机器学习任务的改进
嵌入被广泛用作各种机器学习任务中的特征，例如文档分类、情感分析和机器翻译。它们通过提供丰富、简练的数据形式来捕获基本的文本属性，从而提高算法的性能。

语言中立处理
文本嵌入能够通过识别和表示不同语言之间的语义相似性来处理多种语言。语言无关的 BERT 句子嵌入 (LaBSE) 模型就是一个例子，它在生成涵盖 109 种语言的跨语言句子嵌入方面表现出了卓越的能力。

处理大量词汇
传统方法（例如独热编码）会生成稀疏数据（尤其是因为大多数观察值为 0）和高维向量，这对于大词汇量而言效率低下。嵌入可以降低维数和计算复杂度，使其更适合处理大量文本数据。