词嵌入是一种自然语言处理技术，用于表示文本数据。它把单词映射到一个高维的、连续的数值向量空间，并保留了单词之间的语义关系。

词嵌入在自然语言处理中有多种用途，包括但不限于：

1. 提取文本中的特征：词嵌入能够捕获文本数据中的词义和结构信息，帮助提取文本的关键特征。

2. 降维：自然语言处理的任务通常会涉及大量的单词。词嵌入能够将高维的单词空间压缩到一个较低维度的连续向量空间中，大大减少计算量。

3. 相似性搜索：词嵌入算法能够保留单词之间的语义关系。计算相似性时，查找词向量空间中的最近邻居可用来实现相关文本的自动检索。

4. 文本分类：词嵌入向量可作为文本分类器的输入数据。它能够提取文本语义和结构信息，并为文本分类模型提供有用的特征。

5. 机器翻译：词嵌入技术也可以用于机器翻译。利用词嵌入向量，可以将源语言单词映射到目标语言的单词向量空间中，实现跨语言文本检索和翻译。

6. 自然语言生成：词嵌入也用于自然语言生成任务。在文本生成过程中，可以使用词嵌入来帮助生成人类可读的、语义连
自然语言处理中词嵌入的用途。