词嵌入（Word Embedding）是一种自然语言处理（NLP）中的技术，旨在将单词或短语映射到一个低维的实数向量空间中。这种技术的核心目的是捕捉词汇的语义、语法和上下文信息，以便计算机能够更好地理解和处理人类语言。
具体来说，词嵌入通过将单词映射为数值向量，使得计算机可以处理这些离散的数据。这些向量不仅能够表示单词本身的信息，还能反映单词之间的相似性和语义关系。例如，语义相似的词在向量空间中的距离会更近。
词嵌入的方法多种多样，包括但不限于Word2Vec、GloVe、FastText等模型。这些模型通常通过大规模语料库的训练来学习词的向量表示，从而捕捉到词汇的深层次语义和语法特征。此外，词嵌入还可以用于计算词间的相似度、进行文本分类、情感分析等多种NLP任务。
词嵌入技术的发展极大地推动了自然语言处理领域的发展，使得计算机能够更有效地理解和生成人类语言，从而在机器翻译、文本生成、问答系统等应用中取得了显著的效果
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