Embedding es una técnica utilizada en inteligencia artificial para convertir datos categóricos o textuales en vectores numéricos en un espacio de menor dimensión. Este proceso permite que conceptos o palabras con significados similares estén representados por vectores cercanos en el espacio vectorial. Los embeddings son especialmente útiles en tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), como en la creación de modelos de lenguaje o en sistemas de recomendación, donde ayudan a capturar relaciones semánticas entre palabras o ítems.
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