歌詞嵌入（Lyrics Embedding）是一種將歌詞文本轉換為向量表示的方法，用於自然語言處理和機器學習任務。它通過將歌詞文本分詞、轉換為數字向量，並使用神經網路模型進行訓練，從而實現對歌詞文本的語義表示。
以下是歌詞嵌入的基本步驟：
1. 分詞：將歌詞文本分成單詞或短語，通常使用空格或其他分隔設定進行分詞。
2. 特徵提取：將分詞轉換為特徵向量，通常使用詞袋模型（Bag of Words）或詞嵌入模型（Word Embeddings）等方法。
3. 訓練模型：使用神經網路模型（如循環神經網路RNN、長短期記憶LSTM或Transformer等）對歌詞文本進行訓練，學習歌詞之間的語義關係。
4. 嵌入表示：將訓練好的模型套用於歌詞文本，得到歌詞的向量表示。這些向量可以用於自然語言處理和機器學習任務，如歌詞匹配、歌詞分類、歌詞情感分析等。
歌詞嵌入在許多套用中都有用，例如歌詞搜尋、歌詞推薦、歌詞翻譯、歌詞情感分析等。通過將歌詞文本轉換為向量表示，可以更好地理解歌詞的含義和情感，並為機器學習任務提供更有用的輸入。