NLP模型可以强化其训练数据中存在的偏见，从而产生反映社会刻板印象或偏见的输出。例如，如果训练数据集不成比例地将某些职业与特定性别相关联，则模型可能会产生有偏差的预测或完成。类似地，像Word2Vec这样的词嵌入通过将 “男人” 与 “医生

向量嵌入的未来可能会在创建、优化以及在不同应用中的利用方面不断取得进展。这些在高维空间中表示数据的方式已被证明在自然语言处理、图像识别和推荐系统等任务中非常有价值。随着开发者和研究人员发现增强向量嵌入的新方法，我们可以期待在更多不同领域看到

嵌入和特征都代表数据，但它们的生成和使用方式不同。特征通常是指数据的各个输入属性或特征，例如图像的颜色或文档中单词的频率。这些特征通常是预先设计的，这意味着它们是根据领域知识手动选择的，或者使用特定算法从原始数据中提取的。 相比之下，嵌入