在自然语言处理中，"embedding" 通常指将词语或文本转换为密集的向量表示形式。这种向量表示能够捕捉词语或文本之间的语义和语法信息，从而在许多 NLP 任务中得到应用。
在使用 embedding 时，通常会遵循以下步骤：
- 准备数据：首先需要准备文本数据，将其清洗、分词等预处理操作，以便用于训练 embedding 模型。
- 使用预训练的 embedding 模型：您可以选择使用已经训练好的预训练 embedding 模型，如 Word2Vec、GloVe、FastText 等。这些模型可以直接加载并用于您的任务。
- 在训练数据上训练 embedding 模型：如果您有足够的数据量，也可以在自己的数据上训练 embedding 模型，例如使用 Word2Vec 或 Doc2Vec 等算法。
- 应用 embedding 模型：一旦获得了词向量或文本向量表示，您可以将其用于各种 NLP 任务，例如文本分类、信息检索、情感分析等。
总的来说，使用 embedding 的主要目的是将文本数据表示为连续的向量空间，从而能够更好地捕捉文本之间的语义信息。