“嵌入处理稀有单词或对象通过一些关键策略，帮助保持它们的实用性，即使在遇到在训练数据集中并不常见的术语时。一个常见的方法是使用子词标记化，它将稀有单词分解为更小、更易于管理的部分或组件。这使得模型能够利用较小部分的嵌入来理解不熟悉术语的含义

是的，嵌入可以预先计算并存储以供以后使用，这在嵌入经常被重用的应用程序中很常见。预计算嵌入涉及在大型数据集上训练模型，生成嵌入，并将这些嵌入保存到数据库或文件系统以供以后检索。这在重复处理相同数据的场景中特别有用，例如NLP任务中的单词嵌入

Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法，它使模型能够对训练期间没有看到的类进行预测。该模型利用与类相关联的语义信息或属性，而不是仅仅依赖于来自每个类的标记示例。此信息可能包括定义类的描述、功能或关系。通过了解这