上下文嵌入是一种将语言文本转换为向量表示的技术，在问答系统和信息检索中有广泛的应用。

  在问答系统中，上下文嵌入可用于理解问题和答案之间的语义关系。通过将问题和候选答案转化为向量表示，可以计算它们之间的相似度来确定最佳的匹配答案。传统的基于关键词匹配的问答系统往往忽视了语义信息，无法处理复杂的问题。而使用上下文嵌入，可以捕捉到单词、短语和句子之间的语义关联，从而提高问答系统的准确性和鲁棒性。

  在信息检索中，上下文嵌入可用于改进查询和文档之间的匹配。传统的信息检索技术主要基于词频和词袋模型，忽视了语义信息和上下文关系。而使用上下文嵌入技术，可以将查询和文档转化为向量表示，通过计算它们之间的相似度来确定最相关的文档。这样，可以更准确地找到与查询相关的文档，提高信息检索的效果。

  上下文嵌入可以通过多种方式获得，其中最常用的是预训练的语言模型，如BERT、GPT等。这些模型在大规模语料库上进行训练，学习到了丰富的语义信息和上下文关系。因此，使用这些预训练的语言模型可以获得更好的上下文嵌入效果。

  总而言之，上下文嵌入在问答系统和信息检索中的应用可以帮助提高准确性和鲁棒性，更好地捕捉语义信息和上下文关系，从而改进问题回答和文档匹配的效果。