在NLP中，嵌入用于将单词、短语、句子或整个文档表示为捕获语义的数值向量。通过将单词或短语嵌入连续向量空间中，NLP模型可以基于单词在向量空间中的接近度来理解和处理单词之间的关系。例如，像Word2Vec或GloVe这样的词嵌入将类似的词 (如 “king” 和 “queen”) 映射到彼此接近的向量，从而捕获它们的语义相似性。
在更高级的NLP任务中，使用更长序列的嵌入，例如句子或段落。像BERT或GPT这样的模型会生成上下文嵌入，其中单词的向量表示取决于周围的上下文，从而使模型能够根据句子中的使用来理解歧义单词。这些嵌入用于文本分类、命名实体识别、问答和机器翻译等应用。
在NLP中使用嵌入有助于减少文本数据的维度，同时保留重要的语言关系。嵌入使处理和处理大量非结构化文本变得更加容易，从而实现更高效，更准确的自然语言理解。它们对于搜索引擎，聊天机器人和自动内容生成等应用程序至关重要，在这些应用程序中，理解文本的含义至关重要。