转换器，特别是像BERT (来自转换器的双向编码器表示) 这样的模型，通过改善对查询和文档中的上下文和语义的理解来增强信息检索 (IR)。与依赖词袋表示的传统模型不同，transformers根据词的周围上下文捕获词的含义，从而实现查询和文

“嵌入是图神经网络（GNNs）中的关键组成部分，它能够在低维空间中表示节点、边或整个子图。这个过程至关重要，因为图可以是复杂的，使得传统的机器学习算法难以有效工作。通过将图的结构和特征转换为更易于处理的格式，嵌入帮助GNN学习数据中的模式和

“嵌入是一种强大的方式，通过一种机器可以理解的格式来表示数据，同时保持数据中不同元素之间的关系。具体来说，它们将多种类型的信息——例如单词、句子或图像——转换为连续的向量空间。这种数学表示使得人工智能能够有效地理解相似性和细微差别。例如，在