嵌入向量（Embedding Vector）是一种将对象（如单词、句子、图像等）转换为低维密集向量的技术，用于捕获其语义信息和关系。这种技术在机器学习和深度学习中广泛应用，特别是在自然语言处理（NLP）、推荐系统和图像识别等领域。
嵌入向量的主要目的是将高维稀疏数据转换为低维稠密向量，从而减少存储和计算成本，同时解决维度灾难问题。例如，在自然语言处理中，通过嵌入技术可以将单词映射到多维实数空间中，使得相似的单词在向量空间中彼此接近，从而捕捉到它们之间的语义关系。
常见的嵌入模型包括Word2Vec和GloVe，这些模型通过神经网络或其他算法学习词嵌入，以最大化预测上下文词给定目标词的可能性。此外，嵌入向量还可以用于图嵌入，即将图数据映射为低维稠密向量，以便更好地处理图结构数据。
嵌入向量在许多应用场景中都发挥着重要作用，比如搜索引擎、推荐系统、语音助手和语言翻译器等。通过使用嵌入向量，可以有效地表示和分析各种类型的数据，提高模型的性能和效率
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