本文介绍了向量嵌入在机器学习中的应用，特别是在自然语言处理、推荐系统和搜索算法中的基础作用。通过数字表示复杂信息，向量嵌入量化了语义相似性，支持聚类、推荐和分类等任务
🧐向量嵌入通过数字表示复杂信息，能够量化语义相似性。它为自然语言处理提供了有力支持，帮助理解和处理语言文本，提升语言模型的性能。
🎁在推荐系统中，向量嵌入发挥着重要作用。它可以根据用户的兴趣和行为特征进行建模，实现精准的个性化推荐，提高用户满意度和平台的转化率。
🔍在搜索算法中，向量嵌入有助于提高搜索的准确性和效率。它能够对文档和查询进行向量表示，通过计算向量之间的相似度，快速找到与用户需求相关的信息。
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