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Embedding，也就是嵌入，是机器学习中一项重要技术。它能够将离散的数据，比如词语或类别，转换成连续的向量表示。通过这种方式，我们可以在向量空间中捕捉数据项之间的语义关系。
Embedding具有三个核心特性。首先是维度降低，它将高维稀疏的数据转换为低维稠密的向量表示。其次是语义相似性，意思相近的词语在向量空间中会聚集在一起。最后是可学习性，这些向量表示可以通过训练不断优化。
让我们以Word2Vec为例来理解词嵌入的工作原理。首先，我们输入大量的文本语料库。然后，Word2Vec神经网络通过学习词语的上下文关系来训练模型。最终，每个词都会得到一个固定维度的向量表示，语义相近的词在向量空间中会聚集在一起。
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技术。在推荐系统中，用户和物品都可以用嵌入向量表示。在图神经网络中，节点和整个图结构也可以通过嵌入来学习表示。这些应用都体现了嵌入技术的强大versatility。
总结一下，Embedding是将离散数据转换为连续向量表示的重要技术。它具有维度降低、语义相似性和可学习性三个核心特性。通过Word2Vec等神经网络技术，我们可以学习到数据之间的深层关系。这项技术在自然语言处理、推荐系统和图神经网络等多个领域都有广泛应用，是现代人工智能的重要基础。