Эмбеддинг в нейронных сетях представляет собой процесс преобразования слова или фразы в числовой вектор, который отражает семантическое значение и контекст данного слова или фразы. Эмбеддинг позволяет нейронной сети лучше понимать текстовые данные и выявлять их внутренние закономерности.
В процессе обучения нейронная сеть сама настраивает эмбеддинги для каждого слова или фразы, что позволяет ей автоматически извлекать важные признаки из текста. Например, если слова "кошка" и "собака" часто встречаются в близком контексте, их эмбеддинги будут близки друг к другу в векторном пространстве.
Эмбеддинг имеет ряд преимуществ перед классическими методами представления текста, такими как one-hot encoding. Во-первых, эмбеддинги занимают меньше памяти, поскольку каждое слово или фраза представлены в виде вектора фиксированной длины. Во-вторых, эмбеддинги учитывают семантические отношения между словами, что повышает качество обучения нейронной сети.
Использование эмбеддингов в нейронных сетях является широко распространенным в задачах обработки естественного языка, машинного перевода, анализа тональности текста и других задачах, где важна работа с текстовыми данными. В целом, эмбеддинги позволяют улучшить качество обучения нейронных сетей и повысить их способность к обработке и пониманию естественного языка.