了解Embeddings

什么是Embeddings

Embeddings(嵌入)在自然语言处理(NLP)中起着至关重要的作用，它们的主要目的是将高维、离散的文本数据(如单词或短语)转换为低维、连续的向量表示。这些向量不仅编码了词本身的含义，还捕捉到了词语之间的语义和句法关系。通过embeddings，原本难以直接处理的文本数据可以被机器学习模型理解和操作。

它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结构化」的向量。

为什么需要将词或句子转换成Embeddings

保留语义信息：词嵌入能以一种量化的方式捕获词汇间的语义相似性，例如，“国王”与“王后”的嵌入可能会非常接近。

简化模型输入：将每个词映射到一个固定维度的向量，使得深度学习模型可以直接处理数值型的数据，而非原始的文本字符串。

便于计算和优化：连续向量形式的嵌入比原始的离散标签更适合用于神经网络等模型的数学运算，比如距离度量、加权求和以及线性变换等。

下游任务泛化能力：经过训练得到的高质量词嵌入往往能够很好地迁移到各种下游NLP任务中，如情感分析、问答系统、机器翻译等，无需重新从零开始学习词汇的含义。

Embeddings在OpenApi中的使用

示例请求(使用 curl)