【人工智能】LLM大模型中的詞嵌入和上下文理解技術(shù)實(shí)例講解，附具體的代碼例子
什么是詞嵌入（Word Embeddings）？
詞嵌入（Word Embeddings）可以將高維的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成低維的稠密向量表示，在進(jìn)行自然語言處理任務(wù)時(shí)，這樣的表示方式可以幫助算法理解詞語之間的相似性以及上下文關(guān)系。以下是一個(gè)使用 TensorFlow 和 Keras 實(shí)現(xiàn) Word2Vec 詞嵌入模型的代碼實(shí)例。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-734542.html
代碼實(shí)例
使用 TensorFlow 和 Keras 的 Word2Vec 詞嵌入：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-734542.html
import tensorflow as tf
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