在自然语言处理（NLP）中，词嵌入是一种将文本数据转换为数值表示的技术，这种数值表示能够捕捉词汇之间的语义和语法关系。
具体来说，词嵌入的工作包括以下几个步骤：
- 词汇索引：首先，为每个单词分配一个唯一的索引。这是将文本数据转换为机器可读格式的第一步。
- 训练嵌入矩阵：使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe或BERT）来训练一个嵌入矩阵。这个矩阵的每一行对应一个单词的向量表示，它能够捕捉该单词的语义信息。
- 转换文本数据：通过查找每个单词对应的行向量，将原始文本数据转换为向量表示的形式。这样，每句话都被表示为一系列向量，这些向量保留了原始文本中的语义信息。
- 应用模型：将这些向量输入到下游的NLP模型中进行进一步的处理和分析。例如，可以将这些向量用于情感分析、命名实体识别或机器翻译等任务。
总的来说，词嵌入是NLP中的一个关键步骤，它将原始的文本数据转换为数值形式，使得计算机能够理解和处理自然语言。
