自然语言处理（NLP）与大型语言模型（LLM）在处理人类语言方面各有独特方法：NLP侧重于具体的算法建模，而LLM则通过大规模预训练获得广泛能力，两者相辅相成。

词嵌入（Word Embedding）是NLP中的一个关键技术，它能够将词汇从离散的符号表示转换为连续的向量表示，从而方便后续的深度学习模型进行处理。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能和计算语言学的一个分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP 涵盖了从文本分析到生成文本的广泛任务，其目标是让计算机能够像人类一样理解和交流。