embedding
embedding是什么意思，embedding怎么读 语音:
英音 [ɪm'bedɪŋ]
美音 [ɪm'bedɪŋ]
- 基本解释
- embedding是什么意思？
embedding是一个英文单词，既可以用作名词也可以用作动词，含义多样。
作为名词使用时，“embedding”指的是嵌入物或嵌入机制；作为动词使用时，它指将某物嵌入或插入。
在NLP（自然语言处理）领域，“embedding”通常指的是将高级概念（如句子或文档）转换为低级表示或“向量”，以便机器学习算法可以更好地理解和分析。这种表示通常反映了单词或概念在语言中的重要性和关联性。因此，embedding可以看作是单词或整个句子的特征表示。
此外，embedding还可以指将实体（如人、地点或事物）映射到向量空间的方法，这是一种表示实体的方法，可以在自然语言处理和人工智能的其他领域中使用。
总之，embedding在NLP中是一个重要的概念，用于将高级概念转换为低级表示，以便机器学习算法可以更好地理解和分析自然语言。
- 速记技巧
- 中文词源
- 双语例句
用作名词(n.)
- Embedding constants in code is obviously foolish.
在代码中嵌入常量显然是愚蠢的。 - Proposed method comprises a picture quality control mechanism to control the embedding location of frequency components.
此方法包括一画面画质控制机构，以控制嵌入之子频域位置。
- 常用短语
word embedding：词嵌入，是一种将词语表示为数字向量形式的技术。
feature embedding：特征嵌入，是将图像、文本等数据中的特征表示为向量形式的技术。
node embedding：节点嵌入，是一种将图中的节点表示为向量形式的技术，用于图分析、推荐系统等场景。
embedding learning：嵌入学习，是指通过机器学习算法自动学习嵌入向量空间的技术。
embeddings aggregation：嵌入聚合，是指将多个嵌入向量进行融合、聚合，以获得更准确的结果。
feature-wise embedding：特征嵌入，是指将数据中的不同特征表示为向量形式，用于深度学习模型中。
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