为了捕获更复杂的语义和句法信息

[Habib01]

短语嵌入
嵌入的多功能性超出了单个单词的范围。句子嵌入捕获整个句子的整体含义。通过将句子表示为密集向量，我们可以测量不同文本之间的语义相似性。

正如词嵌入是高维空间中的点一样，短语嵌入也是向量。然而，考虑到短语级别信息的更大复杂性，它们通常具有更高的维度。我们可以对结果向量执行数学运算来测量语义相似性，从而允许执行更复杂的任务，例如信息检索、文本分类和情感分析。

一种简单的方法是对短语中所有单词的嵌入进行平均。虽然简单，但它通常提供一个不错的基线。，使用了更先进的技术，例如循环神经网络（RNN）和基于变压器的模型：

建筑学

加工

情境理解

计算效率

RNN

顺序

关注当地环境

对于长序列效果较差

基于变压器的模型

并联

可以捕获远程依赖关系

即使对于长序列，效率也很高

尽管 RNN 长期以来一直是主导架构，但Transformer 在许多 NLP 任务（包括嵌入式句子生成）的性能和有效性方面已经超越了它们。

然而，RNN 在顺序处理至关重要的特定应用中仍然占有一席之地。此外，还有许多预先训练的句子嵌入模型可供使用，为文本摘要、基于知识的问答或命名实体识别 (NER)等各种任务提供开箱即用的解决方案。

超越文字
矢量嵌入不限于文本。以下应用突出了污垢在各个领域的广泛影响：

图像可以转换为数字表示，从而实现图像搜索、对象识 Zalo 数据 别和图像生成。
产品嵌入有助于在电子商务领域进行个性化推荐，根据用户的偏好和购买历史查找类似的产品。
音频数据可以转换为嵌入，从而彻底改变音乐发现和语音识别。
股票价格或传感器读数等图像系列数据可以转化为嵌入，以发现隐藏的模式并做出准确的预测。
社交网络或知识库等图形数据可以表示为向量，以分析复杂的关系并提取有价值的信息。
文档可以转换为嵌入内容，以支持高效的搜索引擎和智能文档组织。
代码片段可以表示为嵌入，从而实现高级代码搜索和推荐系统。
向量嵌入的实际用途