4.1 模型输入与输出处理（Embedding层）

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4.1 模型输入与输出处理（Embedding层） 4.1 模型输入与输出处理（Embedding层）在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型作为一场革新，其成功的基础之一在于它能够有效地处理离散的文本数据。然而，神经网络模型本质上是处理连续的数值数据的。因此，将原始的文本序列（一系列离散的词或子词单元）转换为模型可以理解和处理的连续向量表示，是构建任何基于神经网络的NLP模型的首要步骤。在Transformer模型中，这一关键的转换由Embedding层（词嵌入层）及其相关的输出处理机制完成。