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原创 嵌入向量（Embedding Vector）

嵌入向量是一种将文本或其他数据类型映射到高维空间中的向量表示。这些向量不仅能够表示数据的结构信息，还能够捕捉数据的语义信息。例如，两个语义相似的文本在嵌入向量空间中通常会更接近。嵌入向量是将文本或其他数据类型转换为高维向量的技术，能够捕捉数据的语义信息。预训练语言模型（如BERT、GPT）、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）和句子嵌入（如Sentence-BERT、USE）是生成嵌入向量的常见方法。嵌入向量在自然语言处理中有着广泛的应用，能够显著提高文本处理的效率和准确性。