自然语言处理（NLP）中的词向量是将文本中的词汇表示为数值向量的技术。词向量的主要作用是将文本数据转换成计算机可以理解和处理的形式，以便进行各种NLP任务。以下是词向量在NLP中的主要作用：
语义表示：
词向量捕捉了词汇之间的语义关系。这意味着具有相似含义的词汇在向量空间中距离较近，而语义上不相关的词汇距离较远。例如，"king"和"queen"之间的向量距离应该接近，而与"apple"之间的距离则应远一些。
上下文理解：
词向量可以帮助模型理解词汇在不同上下文中的含义。同一个词汇在不同句子或文档中可能有不同的含义，而词向量可以在不同上下文中对其进行合理的表示。
降维：
词向量可以将高维的词汇空间映射到低维空间，从而降低计算复杂度。这有助于提高NLP模型的训练速度和性能。
特征提取：