【人工智能】LLM大模型中的词嵌入和上下文理解技术实例讲解，附具体的代码例子

词嵌入（Word Embeddings）可以将高维的文本数据转换成低维的稠密向量表示，在进行自然语言处理任务时，这样的表示方式可以帮助算法理解词语之间的相似性以及上下文关系。以下是一个使用 TensorFlow 和 Keras 实现 Word2Vec 词嵌入模型的代码实例。

使用 TensorFlow 和 Keras 的 Word2Vec 词嵌入：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.<

标签：人工智能 tensorflow 深度学习

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