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Embedding是机器学习中的一项重要技术，它将离散的数据，比如词语、类别或用户ID，映射到连续的向量空间中。例如，我们可以将苹果、香蕉、汽车这些词语转换为数值向量。
Embedding相比传统的one-hot编码有很多优势。首先是低维稠密表示，能够大大节省存储空间。其次，它能够捕获数据之间的语义关系，使得相似的对象在向量空间中距离更近。最后，这种表示方式更便于机器学习模型处理。
在向量空间中，语义相似的词语会聚集在一起。比如苹果、香蕉、橙子这些水果类词语在空间中距离很近，而汽车这个词则距离较远。我们可以通过计算向量之间的距离来衡量词语的相似度。
Embedding技术在多个领域都有广泛应用。在自然语言处理中，我们有词嵌入和句子嵌入。在计算机视觉中，用于图像特征表示。在推荐系统中，可以对用户和物品进行嵌入。在图神经网络中，则用于节点的嵌入表示。
总结一下，Embedding是将离散数据映射到连续向量空间的重要技术。它提供了低维稠密的表示方式，不仅节省存储空间，还能捕获数据间的语义关系。这项技术在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等多个领域都有广泛应用，是现代机器学习的重要基础。