In der Sprachverarbeitung bezieht sich "Embedding" auf eine Technik, bei der Wörter oder Phrasen in Vektoren mit festen Dimensionen umgewandelt werden. Diese Vektoren repräsentieren die semantische Bedeutung der Wörter in einem kontinuierlichen Vektorraum. Embeddings ermöglichen es Maschinen, die Bedeutung von Wörtern zu verstehen und zu verarbeiten, indem sie semantische Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Wörtern erfassen. Ein bekanntes Beispiel für Wort-Embeddings ist Word2Vec, das von Google entwickelt wurde. Andere populäre Methoden sind GloVe (Global Vectors for Word Representation) und FastText. Diese Techniken haben die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert, indem sie es ermöglichten, kontextuelle Informationen und semantische Beziehungen zwischen Wörtern effizient zu erfassen. Weitere Informationen zu Word2Vec findest du hier: [Word2Vec](https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec).