在嵌入式词向量中坐标是表示词在嵌入空间的位置的多维向量。每个坐标轴对应一个特征维度这些特征实际上是经过训练的数值它们将词与某些抽象概念或关系相关联。词向量的坐标越接近表示这两个词在语义上越相似。这使得我们可以在这个高维空间中进行诸如相似度计算、信息检索等操作。是对的吗

是的，你对嵌入式词向量的理解是正确的。嵌入式词向量是通过将词语映射到一个低维空间中的向量来表示词语的语义信息。在这个低维空间中，每个维度对应一个特定的语义特征，例如词义、上下文关系等。词向量的坐标表示了词语在这些特征上的取值，而这些取值可以用来衡量词语之间的语义相似度。因此，可以利用词向量的坐标进行相似度计算、信息检索等自然语言处理任务。