Embedding模型，通常稱為文本嵌入或詞嵌入，是一種將高維數據（如文本）映射到低維空間的技術。在神經網路中，embedding層負責執行這一映射，將離散的單詞或符號（如文本中的單詞）轉換為連續的數值向量。這些向量不僅表示單詞本身，還蘊含了單詞之間的語義關係。
Embedding模型的套用廣泛，包括但不限於自然語言處理、圖像識別和推薦系統。在自然語言處理中，embedding模型能夠將文本數據轉換為向量形式，從而進行文本分類、情感分析等任務。在圖像識別中，embedding技術用於提取圖像的特徵，用於圖像檢索和分類。在推薦系統中，embedding模型根據用戶和物品的歷史互動數據學習用戶和物品的向量表示，用於推薦相關內容。
Embedding模型的使用通常涉及以下步驟：
數據準備。首先，需要準備一個包含文本、圖像或其他類型數據的訓練集。
構建模型。創建一個包含embedding層的神經網路模型。這個層將學習如何將輸入數據映射到低維空間。
訓練模型。使用訓練數據對模型進行訓練，讓embedding層學習如何有效地表示數據。
評估和調整。評估模型的性能，並根據需要進行調整。
套用。一旦模型訓練完成，就可以用於新的數據，例如在推薦系統中推薦相關內容，或在自然語言處理中進行文本分類。
Embedding模型的一個重要特點是它們能夠捕捉數據之間的語義關係。例如，在自然語言處理中，語義上相似的單詞（如「蘋果」和「水果」）在向量空間中的位置也會相近。這種表示方式使得embedding模型在處理語義複雜或需要理解單詞間細微差別的任務時表現出色。