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Word Embedding 是机器学习中的一个重要概念，尤其是在处理文本数据时，它通过将高维数据压缩到低维空间的方式，帮助我们更好地理解数据的内在结构和语义关系。
在之前的内容中，我们提到了 Word Class（词类）概念，这是对单词进行分类的过程。然而，仅仅依赖1-of-N Encoding（即每个单词用独特的向量表示）存在一个显著的问题：它无法有效地捕捉到单词之间的语义关系。例如，"猫"和"狗"虽然都属于动物类别，但1-of-N Encoding无法直接反映这一点。
Word Embedding 的出现解决了这一问题。通过将单词映射到一个连续的向量空间，Word Embedding 不仅保留了每个单词的唯一性，还能捕捉到它们之间的语义相似性。例如，"猫"和"狗"会被映射到相近的向量，反映它们都属于动物这一共同特性。
Word Embedding 的应用非常广泛。它不仅可以用来进行文本分类、推荐系统，还可以用于机器翻译、问答系统等任务。在这些应用中，Word Embedding 能够有效地减少噪声，提取有意义的信息，从而提高模型的性能。
通过 Word Embedding，我们能够更深入地理解文本数据的语义结构。这一技术为无监督学习和深度学习模型提供了重要的基础，同时也为人工智能系统的实际应用打下了坚实的基础。
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