在运行时将特征连接到输入层的单词嵌入

是指在自然语言处理（NLP）领域中，将单词转换为向量表示的一种技术。单词嵌入是一种将离散的单词映射到连续向量空间的方法，它可以捕捉到单词之间的语义和语法关系。

单词嵌入的分类：

静态单词嵌入：在训练模型之前，使用预训练好的单词嵌入模型，如Word2Vec、GloVe等。
动态单词嵌入：在模型训练过程中，将单词嵌入作为可学习的参数，随着模型的训练不断更新。

单词嵌入的优势：

降维：将高维的离散特征转换为低维的连续向量表示，减少了特征空间的维度，提高了模型的效率。
语义关联：单词嵌入可以捕捉到单词之间的语义关系，使得模型能够更好地理解文本的含义。
泛化能力：通过学习单词嵌入，模型可以将相似的单词映射到相近的向量空间，从而提高对未见过的单词的泛化能力。

单词嵌入的应用场景：

文本分类：将文本转换为向量表示后，可以应用于情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
机器翻译：通过将源语言和目标语言的单词映射到同一向量空间，实现跨语言的翻译。
文本生成：通过学习单词嵌入，可以生成具有语义连贯性的文本。

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GPB|DeepCPI:基于深度学习的化合物和蛋白质相互作用预测框架

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业界 | 除了自然语言处理，你还可以用Word2Vec做什么？

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一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案

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