是的，虽然嵌入（Embedding）在自然语言处理中最常见，但也可以在处理数值类特征时使用。TensorFlow提供了tf.feature_column.embedding_column函数来实现特征嵌入。
通过将数值特征映射到低维度的稠密向量空间中，嵌入可以帮助模型学习特征之间的非线性关系。这对于处理具有高基数（如类别较多或者连续取值范围广泛）的离散特征非常有用。
例如，假设你有一个表示年龄的连续数值特征，并且你想将其作为输入送入神经网络模型。你可以使用嵌入技术将年龄特征转化为低维度的向量表示，在网络中进行进一步处理。
以下是一个示例代码片段：
import tensorflow as tf
# 定义一个数值列
age_feature = tf.feature_column.numeric_column('age')
# 使用embedding_column对数值列进行嵌入
embedded_age_feature = tf.feature_column.embedding_column(age_feature, dimension=10)
# 在模型中使用embedded_age_feature作为输入
model_input = tf.keras.layers.DenseFeatures(embedded_age_feature)(inputs)
请注意，在选择使用嵌入时，需要根据数据集和任务来决定是否合适以及合适的维度大小。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
