a. 文本分类
通过将文本中的词语表示为嵌入向量，词嵌入模型可以帮助文本分类任务，例如垃圾邮件分类、情感分析等。嵌入向量能够捕捉词语的语义信息，从而提高分类器的性能。
b. 文本相似性计算
词嵌入广泛用于衡量文档或句子之间的相似性。通过计算两个文本的嵌入向量之间的余弦相似度或其他距离度量，可以判断它们在语义上的相似程度。例如，两个语义相似的句子会具有较高的相似度评分。
c. 机器翻译
在机器翻译任务中，词嵌入帮助将源语言的词映射到目标语言的词，进而生成更加准确的翻译结果。词嵌入的语义信息使得翻译系统能够生成与上下文语义一致的译文。
d. 信息检索
词嵌入被广泛用于搜索引擎和信息检索系统中。通过将查询词和文档表示为嵌入向量，系统能够更好地理解查询意图，并返回与查询语义相关的文档。
e. 对话系统
词嵌入可以应用于对话系统中，通过捕捉用户语句中的语义信息，生成更加自然的对话应答。例如，基于词嵌入的系统能够根据用户输入的词语生成语义相关的回复，提升对话系统的智能性。