在自然语言处理任务中，embedding 是将文本数据转换为连续向量表示的过程。在操作 embedding 时，一般可以通过以下步骤进行：
使用预训练的 Word Embedding 模型：在训练自己的 embedding 模型之前，可以使用预训练的 Word Embedding 模型，如 Word2Vec、GloVe、FastText 等，来获取单词的向量表示。这些模型已经在大规模文本数据上训练得到了高质量的词向量。
构建 embedding 矩阵：将文本数据中的单词映射到预训练模型中的词向量，构建一个 embedding 矩阵。这个矩阵的行数为词汇表中的单词数，每行对应一个单词的向量表示。可以利用预训练模型提供的词向量，将词汇表中的每个单词映射到预训练模型中的向量。
应用 embedding 模型到文本数据：在训练神经网络或其他机器学习模型时，将构建好的 embedding 矩阵作为输入层的 Embedding 层，通过 Embedding 层将文本数据转换成连续向量表示。
Fine-tuning embedding：有时候，可以在模型训练的过程中 fine-tuning embedding 来进一步优化模型对特定任务的适应性，例如针对特定领域的文本数据。
总之，通过以上步骤，你可以很容易地操作 embedding 来提取文本数据的连续向量表示，从而用于下游的自然语言处理任务中。