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单词嵌入是这种增强印象的典型示例。在密集培训后，“值”归因于多个级别的单词，每个单词都获得了一组独特的坐标。让我们以“ hotpot”一词。该程序通过详细分析使用该单词的各种上下文来归因于“热点”。作为“ hotpot”通常是在“饮食”的背景下使用的，“ hotpot”的坐标位于相当接近“进食”的坐标。“肉汤”的坐标也位于附近，也适用于“烹饪”，“牛肉”，“油”等的坐标。因此，在许多示例的基础上，该程序知道某些单词通常共享特定的上下文。因此，“ hotpot”和“饮食”之间的联系将比“ hotpot”和“食谱”之间的联系更强。这仅仅是因为“热点”和“饮食”一词在数据集中经常发现。但是，出于相同的原因，“ hotpot”和“食谱”之间的联系仍然比“ hotpot”和“跳投”之间的联系要强得多 - 在同一句子中找到“ hotpot”和“跳投”一词相对较少。
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