向量嵌入

向量嵌入是一種將離散的符號（如詞彙、標籤或圖像特徵）映射到連續向量空間的技術。透過神經網路或矩陣分解等演算法，模型能夠從大量文本或行為數據中自動學習嵌入表示，使語意相近的符號在向量空間中距離較近。這種表示方法不僅保留了原始符號的語義關聯，還能大幅提升後續任務的計算效率。

在自然語言處理領域，向量嵌入是詞向量、語義搜索、情感分析等任務的核心；在推薦系統中，用戶與商品的嵌入可用於相似度度量與評分預測；在圖像識別中，特徵向量同樣透過嵌入技術得到緊湊表達。此外，深度學習、特徵學習、文本挖掘等研究方向也依賴於嵌入技術來降低維度並捕捉潛在結構。

總體而言，向量嵌入已成為現代機器學習的基石，不僅支援多種模型的端到端訓練，也為跨模態學習與知識圖譜的建構提供了重要手段。