什么是Embedding，它在自然语言处理中的作用是什么？

Question

**问题：什么是Embedding，它在自然语言处理中的作用是什么？** 在自然语言处理（NLP）中，Embedding是一种将离散的数据（如单词、短语或句子）映射到连续向量空间的技术。这些向量通常具有低维度，并能够捕捉数据的语义信息。例如，通过Embedding，相似的单词会被映射到接近的向量空间位置。 Embedding在NLP中的作用至关重要。首先，它解决了传统独热编码（One-Hot Encoding）维度高、稀疏且无法表达语义关系的问题。其次，Embedding为下游任务（如文本分类、机器翻译和情感分析）提供了更有效的表示形式。常见的Embedding方法包括Word2Vec、GloVe和基于上下文的BERT Embedding。通过这些技术，模型可以更好地理解语言的含义，从而提高性能。 那么，在实际应用中，如何选择合适的Embedding方法？预训练的Embedding是否总是优于从头训练？这些问题值得深入探讨。