Embedding模型含义
时间: 2025-01-06 19:40:34 浏览: 55
### Embedding模型的定义
Embedding是一种将离散的对象映射到连续向量空间的技术,在这个过程中,原始对象之间的关系被编码为这些向量间的距离或角度。通过这种方式,可以捕捉到数据内在结构并用于后续的任务处理[^4]。
### 原理
具体来说,对于给定的一组离散实体(如单词、商品),Embedding会将其转换成固定维度的实数向量表示形式。这一过程通常依赖于神经网络或其他机器学习算法来完成。例如,在自然语言处理领域内广泛应用的Word2Vec就是一种典型的实现方式;而在推荐系统中,则有Item Embedding用来表征用户可能感兴趣的商品特征。
```python
import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "bark"]]
model = Word2Vec(sentences=sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
word_vector = model.wv['cat']
print(word_vector)
```
这段Python代码展示了如何使用`gensim`库中的`Word2Vec`类创建一个简单的词嵌入模型,并获取特定词语对应的向量表示。
### 应用场景
#### 自然语言处理(NLP)
在NLP任务里,像文本分类、命名实体识别以及机器翻译等都需要先对输入的文字信息做有效的数值化表达。此时采用预训练好的Embedding能够显著提升下游任务的表现效果[^2]。
#### 推荐系统
当面对海量物品时,直接比较它们之间相似度变得非常困难。借助Embedding技术可将每件商品转化为低维稠密向量,从而简化计算复杂度的同时也提高了个性化推荐的质量和效率。
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