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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。 会员。《4.1 模型输入与输出处理（Embedding层）》收录于灏天文库文集《Transformer 模型详解：NLP领域的革新者》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/466-transformer-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%A6%E8%A7%A3nlp%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E9%9D%A9%E6%96%B0%E8%80%85

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