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Token Embedding Matrix

词嵌入矩阵是将离散文本序列中的每个 Token 映射为高维稠密向量的核心数据结构，通过捕捉语义、句法及上下文关联，为大模型提供可计算的语义表示基础。

Word Embedding Representation

词嵌入表示是将离散词汇映射为连续向量空间的技术，通过捕捉语义相似性与上下文关系，为大模型提供高效的语言理解与生成基础。

Token Embedding

Token Embedding 是将离散文本标记映射为连续高维稠密向量的数学表示，通过捕捉语义相似性与上下文关系，为大型语言模型提供可计算的语义理解基础。

Whole-Graph Embedding

Whole-Graph Embedding 是一种将图结构数据映射为低维稠密向量的深度学习技术，旨在通过全局上下文信息捕捉节点间的复杂关联，广泛应用于知识图谱与图神经网络场景。

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