上下文嵌入是自然语言处理中的一种技术，用于将文本中的单词或短语转换为连续向量表示。它的目的是捕捉单词在给定上下文中的语义含义。

  传统的词袋模型或词频统计方法仅考虑了单词的局部信息，忽略了上下文的重要影响。而上下文嵌入通过将每个单词的表示与其上下文进行联合建模，能够更好地捕捉单词的语义信息。

  通常，上下文嵌入方法会根据上下文中的其他单词来调整每个单词的向量表示。一种常见的方法是使用神经网络，如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），通过学习上下文中的关联信息来生成单词的嵌入向量。

  另一种常见的上下文嵌入方法是使用预训练的语言模型，如Word2Vec、GloVe或BERT。这些模型通过在大规模语料库上进行训练，使得单词的嵌入向量能够捕捉到更丰富的语义关系。

  上下文嵌入广泛应用于各个自然语言处理任务中，如文档分类、情感分析、问答系统等。通过使用上下文嵌入，我们能够更好地理解和处理自然语言文本中的语义信息，提高模型在这些任务上的性能。