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Embedding（嵌入）是将离散符号（如单词）映射到连续向量空间的核心技术，其本质是语义的数学化表示。以下是其核心原理详解：

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一、基础概念图解

graph LRA[单词`猫`]  -->  B[索引5] --> C[向量[0.2, -1.3, 0.7...]]D[单词`狗`] --> E[索引8] --> F[向量[0.3, -1.1, 0.6...]]

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二、工作原理分步解析

1. 建立词汇表映射

• 为每个单词分配唯一ID（如："猫"→5，"狗"→8）
• 词汇表示例：

  vocab = {"<PAD>":0, "<UNK>":1, "猫":2, "狗":3, ...}
  

2. 创建嵌入矩阵

• 矩阵维度：(词汇表大小, 嵌入维度)

  # 假设 vocab_size=10000, embedding_dim=300
  embedding_matrix = np.random.randn(10000, 300) 
  

3. 向量查找过程

• 输入：单词索引 [2, 3] → 输出：对应行向量

  输入索引2 → 获取第2行向量：[0.2, -0.5, ..., 1.1]
  输入索引3 → 获取第3行向量：[0.3, -0.4, ..., 0.9]
  

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三、关键特性解析

1. 语义捕捉能力

• 通过向量空间中的距离反映语义相似性

  # 相似词向量距离近
  cosine_sim(猫, 狗) = 0.92
  cosine_sim(猫, 汽车) = 0.15
  

2. 可学习性

• 嵌入矩阵作为神经网络参数，通过反向传播自动优化
• 训练过程示例：

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四、与传统方法的对比

方法	维度	语义表达	计算效率	示例
One-Hot	高维	无	低	[0,0,1,0]
Embedding	低维	有	高	[0.2, -1.3]

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五、实际应用场景

1. 文本分类：将词序列转换为向量序列输入RNN/CNN
2. 推荐系统：用户ID/物品ID的嵌入表示
3. 知识图谱：实体关系的向量化表示
4. 预训练模型：BERT/GPT的输入基础层

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六、PyTorch实现细节

在您看到的代码中：

self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

• vocab_size：词汇表总词量（如：50000）
• embedding_dim：词向量维度（如：300）
• 前向传播时：

  # 输入形状：(batch_size, seq_len)
  input_ids = torch.LongTensor([[1, 23, 45], [9, 2, 0]]) # 输出形状：(batch_size, seq_len, embedding_dim)
  embedded = self.embedding(input_ids) 
  

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七、可视化理解

通过t-SNE降维可视化示例：