文章浏览阅读233次。Embedding模型是新潮NLP手艺的基石， 它们在文本分类、语义搜索、情感琢磨等优良几个领域发挥着关键作用。 版权常见问题和优良决方案 访问API输了:在有些网络受限地区，直接访问API兴许不稳稳当当。解决方案是用API代理... 专栏带你探索AI的实际运用。深厚入剖析巨大语言模型的核心原理，揭示其背后的黑盒子。从天然语言处理到聊天机器人，从智Neng写作到智Neng客服，我们将带你步入实战领域，解锁AI的潜力。应用。跟随我们的指引，实现智Neng化的买卖解决方...

啥是Embedding模型？

哎呀， 这玩意儿Embedding模型啊，就像是把个个单词dou变成了一个细小精灵，个个细小精灵dou有自己的魔法力量，Neng让我们geng优良地搞懂它们。

以前我们用one-hot编码， 就像给个个单词贴了优良许多标签，但是这样hen占地方，而且也不方便。Embedding模型就像是一个魔法师， 把个个单词dou变成一个向量，这样就Neng用数学方法去计算它们之间的关系了。

Embedding的基本原理

Embedding模型的基本原理就是 给个个单词分配一个向量，这玩意儿向量就是单词的Embedding。这玩意儿向量Neng搞懂为一个坐标，个个坐标代表一个特征。

比如我们有一个单词库，里面有10个单词，我们就Neng给个个单词分配一个10维的向量。这样，当我们输入一个单词时我们就Neng通过这玩意儿向量来表示它了。

怎么？

， 就像是给个个单词找一个优良朋友，让它们在一起玩，这样我们就Nenggeng优良地了解它们了。

在PyTorch中，我们Neng用nn.Embedding来。这玩意儿nn.Embedding就像是一个魔法盒，我们Neng把单词和它们的向量放进去。

比如 我们想，我们Neng这样写代码：

embedding = nn.Embedding

这段代码就像是在说：“魔法盒，我要10个单词，个个单词用3个维度来表示。”

Embedding的应用

Embedding模型Neng应用在hen许多地方， 比如文本分类、语义搜索、情感琢磨等等。

比如 我们Neng用Embedding模型来Zuo一个轻巧松的情感琢磨，kankan一个句子是高大兴的还是困难过的。

我们输入一个句子， Embedding模型就会把这玩意儿句子变成一个向量，然后我们就Neng用这玩意儿向量来判断句子的情感了。

阅读NN.Embedding， 就像是学了一个新鲜魔法，我们Neng用这玩意儿魔法来geng优良地搞懂单词之间的关系，构建有力巨大的文本表示。

虽然这玩意儿魔法kan起来hen麻烦，但是只要我们用心去学，一定Neng掌握它的。