文本嵌入
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文本嵌入技术是自然语言处理领域的重要分支,通过将文本转化为密集向量表示,实现语义理解和分析。这类AI工具能够捕捉词语、句子乃至整篇文档的语义信息,广泛应用于信息检索、文本分类、情感分析等场景。
代表性技术包括Word2Vec和BERT等预训练语言模型。Word2Vec通过上下文预测学习词向量,而BERT则利用双向Transformer结构获取更丰富的上下文语义。这些嵌入模型极大提升了下游NLP任务的性能。
文本嵌入的核心优势在于其语义表达能力和可迁移性。通过降维和聚类等后处理,可视化文本语义空间,发现潜在关系。此外,预训练嵌入还能迁移到特定领域,实现小样本学习。
随着大规模语言模型的发展,文本嵌入技术正向多模态、跨语言等方向拓展,有望在知识图谱构建、对话系统等更广泛的智能应用中发挥关键作用。