Text Embedding（文本嵌入）是一種自然語言處理技術，用於將文本轉換成數值向量，保留其原始文本的意義和結構。這些向量被稱為Embeddings，它們可以用於許多NLP任務，如文本類似度計算、文本生成、文本分類等。 Text Embedding的目標是將文本轉換成一種可數學化的形式，使得它們能夠與其他數值向量進行比較和運算。這樣可以讓模型在處理文本時，能夠利用傳統的神經網路技術來進行分析和預測。 常見的Text Embedding方法包括： Word2Vec：是一種用於將單詞轉換成數值向量的方法，它通過訓練Word Embeddings模型來獲得每個單詞的向量表達。 GloVe：是一種基於矩陣分解的方法，旨在獲取每個單詞的向量表達，並利用文本中單詞之間的關聯信息來進行學習。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：是一種基於transformer架構的預訓練模型，它通過將文本轉換成向量表達，並且能夠捕捉到文本中的長距離依賴關係。 Text Embedding有許多應用，包括： 文本類似度計算：使用Embeddings可以比較兩個文本的相似程度。 文本分類：通過將文本轉換成向量表達，可以進行文本分類等NLP任務。 文本生成： Embeddings可以用於生成新的文本，例如文本摘要或文本完成。 4.推薦系統：使用Embeddings可以建構出基於文本的推薦系統。